Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

VeloStereo	0.27 25	0.19 26	0.41 67	0.38 58	0.27 170	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 62	0.27 26	0.39 135	0.27 53	0.46 65	0.27 77	0.23 445	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

flow	0.28 39	0.19 26	0.41 67	0.38 58	0.27 170	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 62	0.27 26	0.39 135	0.27 53	0.54 104	0.27 77	0.23 445	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

S2M2_L	0.34 110	0.28 317	0.45 113	0.40 86	0.30 250	0.31 38	0.16 3	0.60 78	0.64 231	0.31 54	0.48 145	0.47 186	0.34 116	0.38 17	0.32 171	0.25 493	0.22 537	0.20 294	0.22 464	0.25 464	0.22 427
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Monster-pub-mixall	0.30 58	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.28 27	0.18 4	0.58 66	0.34 70	0.36 103	0.34 61	0.26 28	0.20 5	1.40 439	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 73

S2M2_XL	0.24 4	0.24 178	0.39 45	0.34 6	0.24 87	0.16 3	0.18 4	0.32 1	0.22 7	0.29 32	0.40 87	0.24 16	0.23 25	0.32 3	0.26 60	0.20 349	0.18 448	0.18 210	0.16 257	0.18 219	0.14 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.26 16	0.20 48	0.36 11	0.37 37	0.22 48	0.35 57	0.18 4	0.45 19	0.21 5	0.26 13	0.23 10	0.34 95	0.20 5	0.77 215	0.23 8	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.11 3

LG-G_1	0.31 69	0.20 48	0.44 97	0.42 128	0.20 22	0.64 328	0.18 4	0.70 139	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 108	0.35 125	0.87 262	0.24 15	0.16 130	0.12 105	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-G	0.31 69	0.20 48	0.44 97	0.42 128	0.20 22	0.64 328	0.18 4	0.70 139	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 108	0.35 125	0.87 262	0.24 15	0.16 130	0.12 105	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

derf	0.25 10	0.20 48	0.40 57	0.40 86	0.23 62	0.26 20	0.19 9	0.47 21	0.32 52	0.26 13	0.26 17	0.39 135	0.21 8	0.47 77	0.24 15	0.14 54	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

qqai	0.26 16	0.20 48	0.41 67	0.40 86	0.23 62	0.28 27	0.19 9	0.51 34	0.32 52	0.26 13	0.25 12	0.42 156	0.21 8	0.48 85	0.24 15	0.15 86	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

BridgeDepth_RVC	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.33 2	0.19 15	0.47 151	0.19 9	0.54 45	0.27 22	0.30 45	0.29 39	0.26 28	0.32 97	0.43 44	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.15 82	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.27 25	0.22 111	0.40 57	0.41 107	0.24 87	0.29 30	0.19 9	0.59 68	0.46 144	0.31 54	0.33 54	0.22 6	0.25 32	0.40 32	0.29 108	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

MLG-Stereo_test3	0.28 39	0.18 10	0.42 83	0.40 86	0.23 62	0.47 151	0.19 9	0.61 80	0.29 33	0.35 93	0.21 6	0.35 102	0.21 8	0.60 141	0.25 42	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LGtest1	0.27 25	0.21 78	0.44 97	0.41 107	0.21 30	0.42 103	0.19 9	0.56 58	0.26 18	0.29 32	0.24 11	0.29 47	0.29 66	0.55 111	0.25 42	0.18 245	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.14 44	0.13 73

IGEV-Stereo+	0.45 222	0.21 78	0.43 91	0.41 107	0.39 429	0.15 2	0.19 9	0.44 18	0.36 82	0.26 13	0.25 12	0.31 62	0.41 164	1.43 442	0.30 129	0.17 190	0.12 105	0.15 57	0.11 15	1.16 690	1.70 705

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 79	0.23 149	0.50 156	0.42 128	0.22 48	0.49 179	0.20 16	0.57 63	0.50 163	0.38 130	0.28 32	0.33 86	0.31 85	0.45 53	0.28 96	0.21 385	0.17 422	0.24 441	0.19 345	0.27 491	0.20 380

mm2	0.25 10	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.25 15	0.20 16	0.49 25	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 144	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.25 15	0.20 16	0.41 13	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 144	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

MGA	0.26 16	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.26 139	0.43 113	0.20 16	0.49 25	0.37 91	0.28 21	0.31 45	0.31 62	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.14 138

CAR	0.27 25	0.18 10	0.39 45	0.37 37	0.25 117	0.39 76	0.20 16	0.52 35	0.36 82	0.35 93	0.33 54	0.29 47	0.19 2	0.49 87	0.26 60	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.13 73

MSE-Stereo	0.26 16	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.25 117	0.39 76	0.20 16	0.52 35	0.36 82	0.28 21	0.33 54	0.29 47	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.13 73

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 8	0.20 16	0.50 33	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 161	0.35 125	0.37 13	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 15	0.20 16	0.49 25	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 121	0.31 85	0.31 2	0.22 1	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

GeoVLM	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.34 48	0.20 16	0.49 25	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 144	0.26 41	0.45 53	0.27 77	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

WQFJA1++	1.55 639	0.22 111	0.45 113	0.38 58	0.28 199	0.38 71	0.20 16	0.62 84	0.28 24	0.38 130	0.39 82	0.34 95	0.39 153	0.64 155	0.27 77	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.12 74	25.04 753	0.14 138

MonSter++	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.34 48	0.20 16	0.49 25	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 144	0.26 41	0.45 53	0.27 77	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 16	0.18 10	0.37 18	0.38 58	0.24 87	0.30 34	0.20 16	0.54 45	0.33 61	0.27 19	0.30 44	0.33 86	0.25 32	0.46 65	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LCMNet	0.28 39	0.18 10	0.36 11	0.37 37	0.24 87	0.31 38	0.20 16	0.57 63	0.57 201	0.28 21	0.32 51	0.33 86	0.29 66	0.54 104	0.30 129	0.14 54	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-Stereo_L2	0.29 50	0.20 48	0.45 113	0.37 37	0.25 117	0.26 20	0.20 16	0.78 171	0.28 24	0.28 21	0.26 17	0.24 16	0.26 41	0.91 272	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 25	0.19 26	0.38 35	0.40 86	0.24 87	0.38 71	0.20 16	0.59 68	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 86	0.27 53	0.90 271	0.25 42	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 50	0.19 26	0.38 35	0.41 107	0.20 22	0.42 103	0.20 16	0.66 119	0.21 5	0.25 11	0.22 8	0.33 86	0.28 61	1.09 341	0.25 42	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LGCAT	0.27 25	0.19 26	0.37 18	0.38 58	0.24 87	0.16 3	0.21 32	0.35 6	0.25 14	0.35 93	0.26 17	0.30 56	0.26 41	0.62 150	0.27 77	0.27 534	0.22 537	0.13 1	0.17 288	0.13 7	0.21 404

aanet-new-16k	0.32 79	0.21 78	0.56 231	0.45 205	0.22 48	0.43 113	0.21 32	0.66 119	0.44 134	0.36 103	0.43 112	0.37 121	0.48 234	0.41 36	0.28 96	0.14 54	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.13 73

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 8	0.21 32	0.54 45	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 161	0.34 116	0.37 13	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Pro-Stereo	0.31 69	0.16 2	0.34 5	0.39 71	0.29 224	0.63 324	0.21 32	0.35 6	0.28 24	0.34 83	0.25 12	0.23 8	0.13 1	1.58 478	0.26 60	0.13 26	0.11 39	0.18 210	0.17 288	0.13 7	0.12 21

CSFM-Stereo	0.26 16	0.18 10	0.37 18	0.39 71	0.21 30	0.40 84	0.21 32	0.53 39	0.29 33	0.30 45	0.28 32	0.31 62	0.29 66	0.47 77	0.25 42	0.15 86	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.11 3

DLNR-FE	23.17 750	48.55 769	42.94 755	176.85 775	78.48 767	0.35 57	0.21 32	23.51 749	0.75 275	0.66 277	0.86 295	0.59 277	0.30 75	1.55 469	0.44 316	9.85 751	0.12 105	0.18 210	0.14 176	76.92 773	0.16 228

IGEV	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.37 37	0.31 280	0.45 129	0.21 32	0.59 68	0.40 105	0.31 54	0.43 112	0.26 28	0.21 8	0.43 44	0.25 42	0.13 26	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.12 1	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 58	0.20 48	0.44 97	0.37 37	0.26 139	0.29 30	0.21 32	0.66 119	0.26 18	0.25 11	0.25 12	0.24 16	0.22 22	1.24 382	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.11 3

StereoAnything_RVC	0.45 222	1.43 694	0.48 136	0.35 12	0.20 22	0.26 20	0.21 32	0.43 17	0.22 7	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 137	1.27 390	0.22 1	0.21 385	0.11 39	0.14 21	0.10 2	2.37 705	0.11 3

DLNR_Zeroshot_test	23.17 750	48.52 768	43.29 756	176.68 774	78.69 768	0.35 57	0.21 32	23.41 748	0.75 275	0.66 277	0.86 295	0.59 277	0.30 75	1.56 474	0.44 316	9.57 747	0.12 105	0.18 210	0.14 176	76.92 773	0.16 228

PSi22	0.43 198	0.25 218	0.45 113	0.45 205	0.24 87	0.46 136	0.22 42	0.63 92	0.99 382	0.45 177	0.64 219	0.80 351	0.52 282	1.44 446	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.19 275	0.15 186

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 15	0.22 42	0.41 13	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 95	0.32 97	0.30 1	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.14 44	0.10 1

VIP-Stereo	0.35 122	0.22 111	0.49 145	0.40 86	0.43 468	0.82 449	0.22 42	0.59 68	0.45 138	0.31 54	0.53 177	0.37 121	0.31 85	0.83 244	0.27 77	0.17 190	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.12 21

FE-Mocha	0.49 254	0.30 375	0.87 450	0.48 274	0.36 375	0.45 129	0.22 42	1.58 496	0.49 156	1.00 378	1.09 386	0.74 332	0.41 164	0.55 111	0.30 129	0.18 245	0.12 105	0.21 338	0.20 388	0.17 168	0.15 186

Select-FE	0.74 453	0.39 526	1.56 624	0.55 426	0.46 496	0.40 84	0.22 42	1.86 583	0.68 256	1.05 396	1.31 490	1.82 630	1.74 658	1.11 347	0.38 257	0.21 385	0.16 387	0.21 338	0.25 517	0.19 275	0.31 556

111111	0.34 110	0.20 48	0.41 67	0.45 205	0.42 457	0.37 67	0.22 42	0.95 267	0.38 99	0.31 54	0.31 45	0.40 144	0.27 53	0.96 289	0.26 60	0.17 190	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.13 73

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 138	0.23 149	0.54 205	0.50 309	0.28 199	0.36 63	0.22 42	1.02 302	0.39 101	0.42 154	0.64 219	0.36 108	0.51 274	0.39 24	0.29 108	0.18 245	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.18 293

SGD-Stereo	0.32 79	0.20 48	0.40 57	0.38 58	0.19 15	0.43 113	0.22 42	0.64 100	0.33 61	0.42 154	0.34 61	0.27 35	0.35 125	1.15 357	0.30 129	0.20 349	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.17 168	0.13 73

FoundationStereo	0.24 4	0.21 78	0.36 11	0.38 58	0.22 48	0.32 44	0.22 42	0.39 10	0.23 10	0.30 45	0.25 12	0.30 56	0.33 105	0.34 6	0.26 60	0.16 130	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

castereo++	0.38 155	0.23 149	0.41 67	0.43 147	0.31 280	0.97 506	0.22 42	0.86 218	0.58 206	0.32 62	0.44 121	0.51 214	0.39 153	0.93 282	0.24 15	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.12 74	0.14 44	0.14 138

dual_stereo	0.27 25	0.19 26	0.35 9	0.39 71	0.21 30	0.25 15	0.22 42	0.48 23	0.31 42	0.32 62	0.26 17	0.37 121	0.24 28	0.83 244	0.29 108	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 58	0.20 48	0.40 57	0.46 224	0.30 250	0.33 46	0.22 42	0.75 161	0.45 138	0.32 62	0.41 96	0.32 72	0.48 234	0.38 17	0.27 77	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.13 73

EGLCR-Stereo	0.37 148	0.22 111	0.51 167	0.43 147	0.26 139	0.44 125	0.22 42	0.99 288	0.48 153	0.42 154	0.42 100	0.67 310	0.29 66	0.86 259	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.17 168	0.15 186

LiteMatch*	0.27 25	0.19 26	0.49 145	0.38 58	0.27 170	0.31 38	0.23 55	0.49 25	0.38 99	0.29 32	0.28 32	0.36 108	0.29 66	0.46 65	0.24 15	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.13 7	0.13 73

aanet-new-40k	0.33 95	0.22 111	0.81 417	0.40 86	0.25 117	0.52 225	0.23 55	0.67 127	0.32 52	0.33 72	0.47 138	0.33 86	0.52 282	0.35 8	0.28 96	0.13 26	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.12 21

aanet-new-32k	0.32 79	0.22 111	0.53 191	0.43 147	0.24 87	0.54 246	0.23 55	0.72 146	0.31 42	0.37 114	0.38 75	0.43 161	0.54 297	0.41 36	0.24 15	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.13 73

aanet-new-30k	0.32 79	0.22 111	0.53 191	0.43 147	0.24 87	0.54 246	0.23 55	0.72 146	0.31 42	0.37 114	0.38 75	0.43 161	0.54 297	0.41 36	0.24 15	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.13 73

aanet-new-22k	0.32 79	0.21 78	0.54 205	0.43 147	0.22 48	0.47 151	0.23 55	0.67 127	0.50 163	0.35 93	0.46 133	0.33 86	0.50 260	0.44 50	0.29 108	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 162	0.52 585	1.32 586	0.44 185	0.38 418	0.38 71	0.23 55	0.95 267	0.41 114	0.36 103	0.43 112	0.41 153	0.42 172	0.45 53	0.29 108	0.14 54	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.14 138

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 35	0.36 20	0.28 199	0.20 7	0.23 55	0.36 9	0.23 10	0.28 21	0.35 66	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 1	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.20 388	0.17 168	0.12 21

DispViT+	0.33 95	0.19 26	0.37 18	0.36 20	0.56 556	0.30 34	0.23 55	0.72 146	0.55 195	0.33 72	0.34 61	0.30 56	0.25 32	1.12 351	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

MatchStereo	0.28 39	0.21 78	0.39 45	0.33 2	0.18 8	0.22 12	0.23 55	0.65 110	0.48 153	0.27 19	0.47 138	0.25 23	0.24 28	0.49 87	0.31 157	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.13 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Replicate-Monster	0.41 185	0.26 253	2.03 653	0.36 20	0.21 30	0.46 136	0.23 55	0.67 127	0.48 153	0.42 154	0.27 26	0.31 62	0.30 75	0.98 300	0.24 15	0.14 54	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.28 526

IGEV-RUCA	0.37 148	0.23 149	0.48 136	0.49 296	0.36 375	0.60 302	0.23 55	0.64 100	0.49 156	0.39 142	0.49 155	0.44 167	0.31 85	0.85 255	0.30 129	0.24 465	0.13 211	0.16 108	0.12 74	0.20 325	0.19 342

GIP-stereo	0.34 110	0.23 149	0.45 113	0.50 309	0.36 375	0.38 71	0.23 55	0.78 171	0.52 181	0.34 83	0.51 165	0.46 179	0.38 148	0.51 97	0.27 77	0.20 349	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.14 138

DEFOM-Stereo	0.33 95	0.20 48	0.40 57	0.42 128	0.28 199	0.80 438	0.23 55	0.48 23	0.37 91	0.37 114	0.31 45	0.23 8	0.24 28	1.20 372	0.27 77	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.14 138

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 421	3.18 730	2.55 675	0.39 71	0.23 62	0.44 125	0.23 55	0.63 92	0.42 120	0.44 169	0.44 121	0.34 95	0.28 61	0.56 116	0.29 108	1.35 704	0.10 9	0.22 378	0.19 345	0.46 625	1.31 697

XX-Stereo	0.63 370	0.26 253	1.90 649	0.81 637	0.67 604	0.43 113	0.23 55	1.03 307	0.58 206	0.65 273	1.56 578	1.41 557	0.39 153	1.28 392	0.35 220	0.20 349	0.14 283	0.20 294	0.19 345	0.18 219	0.14 138

anonymous	0.28 39	0.22 111	0.43 91	0.39 71	0.26 139	0.22 12	0.24 70	0.35 6	0.34 70	0.42 154	0.60 204	0.24 16	0.27 53	0.50 93	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.13 73

depth_test_26	0.29 50	0.19 26	0.41 67	0.36 20	0.24 87	0.21 8	0.24 70	0.41 13	0.34 70	0.30 45	0.81 282	0.28 44	0.24 28	0.47 77	0.25 42	0.22 417	0.16 387	0.18 210	0.17 288	0.19 275	0.17 262

Anonymus	0.32 79	0.20 48	0.41 67	0.45 205	0.28 199	0.43 113	0.24 70	0.54 45	0.40 105	0.33 72	0.31 45	0.50 208	0.38 148	0.57 122	0.32 171	0.14 54	0.12 105	0.18 210	0.17 288	0.15 82	0.16 228

PhaseNet	0.33 95	0.23 149	0.44 97	0.43 147	0.28 199	0.57 276	0.24 70	0.62 84	0.42 120	0.30 45	0.39 82	0.54 235	0.30 75	0.55 111	0.37 244	0.15 86	0.13 211	0.20 294	0.19 345	0.17 168	0.17 262

aanet-new-10k	0.35 122	0.22 111	0.87 450	0.47 241	0.23 62	0.66 353	0.24 70	0.63 92	0.40 105	0.38 130	0.42 100	0.40 144	0.53 290	0.40 32	0.29 108	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.19 275	0.13 73

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 71	0.26 139	0.24 14	0.24 70	0.33 2	0.26 18	0.21 1	0.27 26	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.16 257	0.13 7	0.13 73

DDF-Stereo	0.37 148	0.22 111	0.47 131	0.48 274	0.42 457	0.31 38	0.24 70	0.53 39	0.33 61	0.33 72	0.40 87	0.37 121	0.48 234	0.91 272	0.32 171	0.23 445	0.11 39	0.18 210	0.12 74	0.86 677	0.16 228

Zero-FE251	0.34 110	0.23 149	0.51 167	0.45 205	0.29 224	0.58 283	0.24 70	0.82 202	0.34 70	0.49 206	0.38 75	0.52 222	0.42 172	0.47 77	0.27 77	0.18 245	0.14 283	0.17 161	0.12 74	0.14 44	0.13 73

zero-FE	0.36 138	0.22 111	0.47 131	0.45 205	0.43 468	0.30 34	0.24 70	0.61 80	0.33 61	0.33 72	0.41 96	0.37 121	0.50 260	0.64 155	0.32 171	0.22 417	0.11 39	0.18 210	0.12 74	0.83 675	0.16 228

AdaDepth	0.30 58	0.22 111	0.49 145	0.44 185	0.27 170	0.44 125	0.24 70	0.52 35	0.30 37	0.31 54	0.37 74	0.26 28	0.32 97	0.79 227	0.25 42	0.12 9	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.15 186

U	9.45 729	0.21 78	0.58 253	0.47 241	53.11 763	61.27 768	0.24 70	0.70 139	0.52 181	0.36 103	0.28 32	0.29 47	0.35 125	0.33 5	0.26 60	0.19 302	0.11 39	60.50 771	8.88 748	0.17 168	0.13 73

aanet-new-12k	0.33 95	0.23 149	0.77 397	0.48 274	0.21 30	0.48 162	0.25 81	0.80 187	0.44 134	0.38 130	0.29 39	0.32 72	0.48 234	0.39 24	0.29 108	0.14 54	0.10 9	0.17 161	0.13 136	0.19 275	0.15 186

RT-Monster	0.45 222	0.23 149	0.47 131	0.44 185	0.40 441	0.51 217	0.25 81	0.87 221	1.01 391	0.87 337	0.86 295	0.68 312	0.41 164	0.67 173	0.40 278	0.16 130	0.14 283	0.15 57	0.13 136	0.14 44	0.17 262

Wavelet-MonSter	0.27 25	0.20 48	0.41 67	0.39 71	0.26 139	0.26 20	0.25 81	0.49 25	0.29 33	0.36 103	0.47 138	0.28 44	0.32 97	0.49 87	0.26 60	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

2.25w	0.32 79	0.24 178	0.48 136	0.37 37	0.24 87	0.45 129	0.25 81	0.62 84	0.40 105	0.45 177	0.58 201	0.27 35	0.32 97	0.74 209	0.35 220	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.14 138

Reg-Stereo(zero)	0.44 213	0.22 111	0.45 113	0.43 147	0.23 62	0.38 71	0.25 81	0.76 164	1.08 430	0.90 343	0.78 270	0.90 400	0.47 220	0.70 184	0.36 232	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.15 186

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 176	0.67 630	0.42 83	0.64 537	0.29 224	0.48 162	0.25 81	0.85 216	0.44 134	0.38 130	0.36 69	0.30 56	0.70 396	1.15 357	0.29 108	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.18 219	0.12 21

UGAM-zero	1.00 557	0.30 375	0.93 479	0.47 241	0.30 250	0.57 276	0.25 81	2.25 670	0.63 226	1.01 384	1.10 392	2.73 683	1.85 668	6.26 680	0.40 278	0.17 190	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.17 262

IGEV++	0.40 176	0.22 111	0.51 167	0.52 363	0.29 224	0.45 129	0.25 81	1.65 514	0.46 144	0.37 114	0.57 198	0.46 179	0.45 200	0.50 93	0.38 257	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.15 186

Any-RAFT	0.53 284	0.24 178	0.47 131	0.47 241	0.27 170	1.00 514	0.25 81	1.58 496	1.05 411	0.85 333	0.99 336	1.06 461	0.47 220	0.70 184	0.32 171	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.16 228

ROB_FTStereo	0.54 302	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.64 328	0.25 81	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.95 320	0.82 362	0.61 353	1.15 357	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

CRE-IMP	0.55 318	0.30 375	0.74 375	0.52 363	0.29 224	0.79 429	0.25 81	1.04 314	0.72 268	1.09 407	0.95 320	0.81 357	0.57 326	1.10 344	0.50 378	0.21 385	0.14 283	0.23 419	0.19 345	0.28 511	0.22 427

CREStereo++_RVC	0.47 238	0.21 78	0.38 35	0.45 205	0.38 418	0.45 129	0.25 81	0.75 161	1.29 560	0.80 311	1.21 449	0.47 186	0.37 141	0.53 101	0.44 316	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.80 694	0.18 219	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Gwc-CoAtRS	0.52 268	0.24 178	0.68 310	0.48 274	0.29 224	0.64 328	0.25 81	1.16 369	1.08 430	1.01 384	1.00 341	1.12 488	0.56 313	0.69 178	0.37 244	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.15 82	0.15 186

DF_test	0.25 10	0.18 10	0.38 35	0.40 86	0.30 250	0.11 1	0.26 94	0.40 11	0.36 82	0.30 45	0.34 61	0.23 8	0.26 41	0.39 24	0.24 15	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.15 186

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 69	0.25 218	0.46 126	0.43 147	0.23 62	0.36 63	0.26 94	0.61 80	0.36 82	0.32 62	0.36 69	0.37 121	0.22 22	0.61 147	0.34 207	0.17 190	0.13 211	0.21 338	0.18 317	0.21 372	0.14 138

over-8	0.29 50	0.23 149	0.40 57	0.43 147	0.16 1	0.47 151	0.26 94	0.52 35	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 102	0.37 141	0.69 178	0.25 42	0.17 190	0.13 211	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

over-9	0.29 50	0.24 178	0.41 67	0.43 147	0.16 1	0.46 136	0.26 94	0.53 39	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 102	0.39 153	0.68 176	0.26 60	0.17 190	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 25	0.24 178	0.33 3	0.29 1	0.25 117	0.29 30	0.26 94	0.33 2	0.26 18	0.26 13	0.33 54	0.16 1	0.28 61	0.36 11	0.32 171	0.15 86	0.20 488	0.26 501	0.34 623	0.24 447	0.24 463

PointNet	0.27 25	0.19 26	0.37 18	0.39 71	0.23 62	0.39 76	0.26 94	0.54 45	0.34 70	0.24 9	0.31 45	0.38 132	0.21 8	0.49 87	0.26 60	0.15 86	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.15 82	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 213	1.50 700	1.55 623	0.37 37	0.33 327	0.41 91	0.26 94	0.79 178	0.35 79	0.34 83	0.46 133	0.41 153	0.41 164	0.45 53	0.24 15	0.15 86	0.13 211	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.18 293

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 69	0.22 111	0.48 136	0.41 107	0.26 139	0.41 91	0.26 94	0.76 164	0.33 61	0.33 72	0.43 112	0.29 47	0.46 208	0.35 8	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.18 293

water-stereo	0.39 162	0.20 48	0.48 136	0.44 185	0.27 170	0.50 197	0.26 94	0.92 244	0.51 174	0.53 228	0.78 270	0.55 241	0.49 251	0.42 43	0.42 302	0.16 130	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.15 186

H2IRNET	0.56 327	0.26 253	0.66 300	0.47 241	0.35 357	0.41 91	0.26 94	0.92 244	1.17 494	0.61 262	1.28 479	1.08 468	0.86 475	0.99 307	0.63 445	0.19 302	0.16 387	0.22 378	0.25 517	0.21 372	0.18 293

MIF-Stereo (partial)	0.45 222	0.25 218	0.70 328	0.50 309	0.52 538	0.35 57	0.26 94	0.91 241	0.59 216	0.45 177	0.71 250	0.51 214	0.51 274	1.11 347	0.45 331	0.20 349	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.24 447	0.18 293

IIG-Stereo	0.96 540	0.31 412	0.72 346	0.88 664	0.33 327	0.61 308	0.26 94	1.19 392	1.03 401	1.69 636	1.37 517	1.46 569	0.75 413	6.96 698	0.51 383	0.19 302	0.14 283	0.23 419	0.18 317	0.20 325	0.14 138

SST-Stereo	0.83 503	0.28 317	0.72 346	0.59 480	0.31 280	0.72 387	0.26 94	1.09 345	0.86 317	1.47 592	1.10 392	1.00 442	0.87 480	5.73 672	0.45 331	0.22 417	0.13 211	0.23 419	0.19 345	0.23 429	0.18 293

TANstereo	0.44 213	0.21 78	0.44 97	0.41 107	0.21 30	0.65 344	0.26 94	0.79 178	0.83 309	0.93 350	0.98 334	0.51 214	0.46 208	0.54 104	0.35 220	0.18 245	0.24 564	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.26 502

XX-TBD	0.46 230	0.70 637	0.35 9	0.79 631	0.25 117	0.58 283	0.26 94	0.69 134	1.27 550	0.76 296	1.00 341	0.45 175	0.33 105	0.47 77	0.37 244	0.19 302	0.15 348	0.15 57	0.11 15	0.17 168	0.14 138

over v1	0.30 58	0.24 178	0.41 67	0.42 128	0.16 1	0.49 179	0.27 109	0.53 39	0.28 24	0.31 54	0.31 45	0.35 102	0.43 181	0.70 184	0.30 129	0.16 130	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.16 121	0.14 138

LACA1	0.25 10	0.20 48	0.38 35	0.34 6	0.18 8	0.31 38	0.27 109	0.45 19	0.25 14	0.30 45	0.22 8	0.25 23	0.32 97	0.46 65	0.25 42	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.12 74	0.15 82	0.12 21

4w-stereo	0.30 58	0.24 178	0.44 97	0.37 37	0.23 62	0.46 136	0.27 109	0.63 92	0.31 42	0.41 147	0.44 121	0.27 35	0.36 137	0.59 129	0.30 129	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.12 74	0.13 7	0.12 21

monsters	0.34 110	0.20 48	0.41 67	0.39 71	0.36 375	0.34 48	0.27 109	0.66 119	0.43 126	0.47 189	0.40 87	0.22 6	0.23 25	1.33 407	0.25 42	0.13 26	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

Pointernet	0.37 148	0.20 48	0.57 245	0.43 147	0.28 199	0.51 217	0.27 109	0.93 255	0.61 219	0.47 189	0.63 214	0.49 202	0.38 148	0.49 87	0.33 192	0.17 190	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

RAFT-Test	0.54 302	0.25 218	0.64 283	0.47 241	0.30 250	0.97 506	0.27 109	1.24 410	0.81 301	0.96 360	1.12 405	1.28 531	0.48 234	0.71 190	0.36 232	0.17 190	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.16 121	0.16 228

CFNet-RSSM	0.54 302	0.24 178	0.70 328	0.48 274	0.28 199	0.60 302	0.27 109	1.49 466	1.14 469	1.06 397	0.93 317	1.08 468	0.54 297	0.70 184	0.35 220	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.14 138

PMTNet	0.46 230	0.21 78	0.38 35	0.37 37	0.23 62	0.71 384	0.27 109	0.74 158	1.04 406	0.64 270	0.70 247	0.55 241	0.47 220	0.86 259	0.35 220	1.00 693	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.15 82	0.13 73

HLF11	0.53 284	0.25 218	1.02 520	0.41 107	0.35 357	0.47 151	0.28 117	1.17 373	0.96 361	0.64 270	0.87 301	0.61 284	0.50 260	1.51 460	0.63 445	0.18 245	0.14 283	0.16 108	0.13 136	0.17 168	0.20 380

aanet-new-28k	0.32 79	0.21 78	0.66 300	0.43 147	0.21 30	0.47 151	0.28 117	0.64 100	0.33 61	0.36 103	0.39 82	0.36 108	0.49 251	0.39 24	0.27 77	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.22 400	0.15 186

aanet-new	0.39 162	0.25 218	0.54 205	0.47 241	0.37 396	0.74 397	0.28 117	0.62 84	0.34 70	0.37 114	0.50 158	0.36 108	0.74 409	0.98 300	0.30 129	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.13 136	0.19 275	0.14 138

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 185	0.19 26	0.84 431	0.40 86	0.28 199	0.46 136	0.28 117	0.78 171	0.37 91	0.34 83	0.51 165	0.39 135	0.48 234	0.39 24	0.23 8	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	1.46 699

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 230	1.22 683	2.46 672	0.39 71	0.30 250	0.29 30	0.28 117	0.81 194	0.34 70	0.33 72	0.47 138	0.38 132	0.44 193	0.37 13	0.25 42	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.16 228

Hybrid-DGEV-2	0.65 391	0.31 412	0.73 358	0.60 492	0.37 396	1.08 534	0.28 117	1.45 458	1.40 612	1.32 544	0.85 292	1.03 455	1.01 548	1.05 328	0.48 361	0.18 245	0.15 348	0.22 378	0.19 345	0.17 168	0.15 186

GREAT-IGEV	0.32 79	0.20 48	0.42 83	0.37 37	0.29 224	0.36 63	0.28 117	0.56 58	0.58 206	0.28 21	0.50 158	0.29 47	0.29 66	0.84 249	0.27 77	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.17 168	0.14 138
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CAS++	0.47 238	0.31 412	0.56 231	0.47 241	0.32 303	0.42 103	0.28 117	1.76 549	0.72 268	0.71 285	0.72 254	0.37 121	0.28 61	0.69 178	0.33 192	0.27 534	0.22 537	0.26 501	0.21 435	0.29 522	0.19 342
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 185	0.19 26	0.83 426	0.40 86	0.28 199	0.46 136	0.28 117	0.78 171	0.37 91	0.34 83	0.51 165	0.39 135	0.48 234	0.39 24	0.23 8	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	1.46 699

MSKI-zero shot	0.55 318	0.26 253	0.57 245	0.51 341	0.26 139	0.69 373	0.28 117	1.18 381	0.64 231	0.91 347	1.32 497	0.82 362	0.33 105	1.92 530	0.32 171	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.16 228

MIM_Stereo	0.57 336	0.24 178	0.92 477	0.46 224	0.30 250	0.54 246	0.28 117	1.27 415	0.75 275	1.00 378	1.16 429	0.93 413	0.53 290	1.45 447	0.61 437	0.16 130	0.16 387	0.20 294	0.19 345	0.17 168	0.14 138

GELT-Stereo	0.33 95	0.22 111	0.45 113	0.44 185	0.36 375	0.32 44	0.29 128	0.67 127	0.55 195	0.52 226	0.41 96	0.39 135	0.35 125	0.56 116	0.31 157	0.13 26	0.11 39	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.13 73

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 37	0.18 8	0.41 91	0.29 128	0.40 11	0.22 7	0.29 32	0.33 54	0.32 72	0.31 85	0.32 3	0.31 157	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 21

qwe	0.32 79	0.21 78	0.40 57	0.37 37	0.26 139	0.49 179	0.29 128	0.64 100	0.39 101	0.49 206	0.48 145	0.26 28	0.27 53	0.80 230	0.34 207	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.15 82	0.12 21

DVStereo	0.43 198	0.21 78	0.55 220	0.43 147	0.32 303	0.72 387	0.29 128	0.80 187	0.51 174	0.77 302	0.73 256	0.48 193	0.40 160	1.13 354	0.39 268	0.15 86	0.14 283	0.15 57	0.14 176	0.16 121	0.14 138

monsterstereo	0.34 110	0.20 48	0.44 97	0.45 205	0.35 357	0.27 26	0.29 128	0.53 39	0.51 174	0.44 169	0.61 207	0.26 28	0.25 32	1.19 369	0.27 77	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.10 1

HART	0.45 222	0.22 111	0.54 205	0.50 309	0.26 139	0.41 91	0.29 128	1.03 307	0.50 163	0.58 249	1.45 545	0.61 284	0.35 125	1.08 339	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.14 176	0.19 275	0.14 138

tg	0.52 268	0.24 178	0.61 267	0.49 296	0.30 250	0.90 475	0.29 128	1.07 338	0.83 309	0.83 325	1.02 354	0.62 291	0.43 181	1.35 415	0.41 288	0.17 190	0.12 105	0.22 378	0.20 388	0.17 168	0.15 186

RAStereo	0.34 110	0.21 78	0.66 300	0.47 241	0.27 170	0.26 20	0.29 128	0.69 134	0.63 226	0.32 62	0.42 100	0.45 175	0.31 85	0.45 53	0.34 207	0.17 190	0.15 348	0.19 242	0.15 206	0.18 219	0.13 73

trnet	0.39 162	0.21 78	0.37 18	0.36 20	0.20 22	0.53 236	0.29 128	0.78 171	1.12 452	0.59 257	0.71 250	0.53 229	0.42 172	0.54 104	0.34 207	0.18 245	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.13 73

Patchmatch Stereo++	0.55 318	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.29 128	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.37 422	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.55 318	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.29 128	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.37 422	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

CREStereo	0.39 162	0.21 78	0.38 35	0.34 6	0.22 48	0.53 236	0.29 128	0.77 168	1.11 448	0.58 249	0.71 250	0.51 214	0.41 164	0.54 104	0.34 207	0.18 245	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.14 138
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DNSM	1.07 576	1.92 714	0.40 57	0.39 71	0.25 117	0.42 103	0.30 140	0.97 280	0.40 105	0.43 162	0.46 133	0.40 144	0.50 260	3.03 608	2.08 661	0.20 349	0.18 448	0.15 57	0.12 74	4.57 735	4.29 736

aanet-new-70k	0.35 122	0.20 48	0.79 410	0.42 128	0.21 30	0.50 197	0.30 140	0.65 110	0.31 42	0.33 72	0.40 87	0.31 62	0.51 274	1.00 313	0.24 15	0.12 9	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.12 21

aanet-new-34k	0.33 95	0.22 111	0.65 290	0.40 86	0.20 22	0.34 48	0.30 140	0.80 187	0.42 120	0.34 83	0.53 177	0.34 95	0.57 326	0.38 17	0.25 42	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 95	0.21 78	0.51 167	0.42 128	0.23 62	0.53 236	0.30 140	0.62 84	0.37 91	0.40 144	0.61 207	0.34 95	0.48 234	0.44 50	0.25 42	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 122	0.20 48	0.50 156	0.42 128	0.37 396	0.58 283	0.30 140	0.68 131	0.42 120	0.37 114	0.53 177	0.47 186	0.60 342	0.39 24	0.34 207	0.15 86	0.10 9	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.12 21

Test_v1	0.27 25	0.20 48	0.37 18	0.34 6	0.25 117	0.31 38	0.30 140	0.59 68	0.37 91	0.29 32	0.33 54	0.25 23	0.25 32	0.48 85	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.11 3

asd	0.30 58	0.21 78	0.41 67	0.39 71	0.24 87	0.47 151	0.30 140	0.69 134	0.30 37	0.41 147	0.39 82	0.28 44	0.33 105	0.62 150	0.27 77	0.13 26	0.09 1	0.14 21	0.12 74	0.14 44	0.12 21

LG-Stereo	0.34 110	0.25 218	0.78 407	0.47 241	0.26 139	0.37 67	0.30 140	0.71 144	0.52 181	0.36 103	0.57 198	0.29 47	0.21 8	0.50 93	0.36 232	0.13 26	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.18 219	0.12 21

MaDis-Stereo	0.36 138	0.25 218	0.58 253	0.44 185	0.34 350	0.30 34	0.30 140	0.72 146	0.50 163	0.37 114	0.36 69	0.58 268	0.49 251	0.52 99	0.36 232	0.19 302	0.16 387	0.19 242	0.15 206	0.18 219	0.14 138

LL-Strereo2	0.52 268	0.33 452	0.69 322	0.52 363	0.37 396	0.70 380	0.30 140	1.13 362	0.67 250	0.94 355	0.78 270	0.91 403	0.42 172	1.05 328	0.42 302	0.17 190	0.16 387	0.29 544	0.25 517	0.21 372	0.16 228

iRaft-Stereo_20w	0.65 391	0.31 412	1.00 509	0.47 241	0.34 350	0.73 392	0.30 140	2.96 700	0.70 262	1.15 447	1.14 415	0.76 339	0.65 378	1.11 347	0.38 257	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.16 257	0.19 275	0.18 293

GLC_STEREO	0.39 162	0.25 218	0.41 67	0.54 401	0.23 62	0.48 162	0.30 140	0.73 152	0.58 206	0.52 226	0.73 256	0.51 214	0.31 85	0.64 155	0.42 302	0.17 190	0.20 488	0.23 419	0.19 345	0.21 372	0.17 262

HUI-Stereo	0.52 268	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.30 140	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	0.79 227	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

FAST (zero-shot)	0.43 198	0.27 287	0.71 339	0.64 537	1.27 697	0.49 179	0.31 153	0.84 213	0.47 148	0.32 62	0.40 87	0.31 62	0.34 116	0.72 194	0.29 108	0.25 493	0.23 554	0.18 210	0.20 388	0.17 168	0.19 342

over-6	0.31 69	0.22 111	0.42 83	0.40 86	0.17 5	0.41 91	0.31 153	0.63 92	0.30 37	0.31 54	0.36 69	0.30 56	0.37 141	0.82 241	0.26 60	0.19 302	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.17 168	0.13 73

DNS	1.01 563	1.88 713	0.39 45	0.36 20	0.24 87	0.34 48	0.31 153	0.95 267	0.40 105	0.33 72	0.50 158	0.42 156	0.39 153	2.86 601	1.63 639	0.19 302	0.22 537	0.20 294	0.11 15	4.26 732	4.24 735

monster-pro	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 122	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

TS12	0.36 138	0.20 48	0.40 57	0.43 147	0.20 22	0.58 283	0.31 153	0.89 231	0.41 114	0.40 144	0.73 256	0.36 108	0.40 160	0.73 200	0.37 244	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.16 121	0.14 138

DF	0.38 155	0.22 111	0.60 262	0.46 224	0.26 139	0.46 136	0.31 153	0.84 213	0.47 148	0.43 162	0.66 227	0.58 268	0.31 85	0.79 227	0.30 129	0.18 245	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.15 186

aanet-new-60k	0.34 110	0.21 78	0.76 389	0.42 128	0.22 48	0.58 283	0.31 153	0.71 144	0.33 61	0.33 72	0.39 82	0.40 144	0.43 181	0.77 215	0.23 8	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.12 21

LiteMatch	0.32 79	0.24 178	0.37 18	0.45 205	0.25 117	0.34 48	0.31 153	0.49 25	0.32 52	0.29 32	0.27 26	0.40 144	0.48 234	0.45 53	0.66 456	0.21 385	0.12 105	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.19 342

Lsterematch	0.52 268	0.24 178	0.64 283	0.45 205	0.25 117	0.71 384	0.31 153	0.81 194	1.05 411	0.96 360	1.28 479	0.69 318	0.48 234	0.84 249	0.66 456	0.21 385	0.12 105	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.19 342

NLSM1	0.49 254	0.25 218	0.55 220	0.48 274	1.08 680	0.83 455	0.31 153	0.83 207	0.66 248	0.51 222	0.76 265	0.47 186	0.48 234	0.98 300	0.55 409	0.18 245	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.15 186

MonStereo	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 122	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

SCV_C0	0.43 198	0.26 253	0.65 290	0.43 147	0.29 224	0.47 151	0.31 153	1.34 428	0.73 273	0.38 130	0.49 155	0.54 235	0.29 66	1.24 382	0.30 129	0.17 190	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.20 325	0.15 186

MonSter	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.29 39	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

999	0.48 244	0.22 111	0.49 145	0.48 274	0.34 350	0.75 403	0.31 153	0.85 216	0.55 195	0.37 114	0.48 145	0.50 208	0.36 137	2.45 579	0.39 268	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.16 121	0.19 342

GCST	1.08 580	1.47 697	0.93 479	1.73 703	1.14 688	1.30 580	0.31 153	1.33 423	1.16 491	1.29 522	0.97 333	0.98 435	0.49 251	2.08 547	0.46 346	1.19 703	0.70 703	1.30 703	0.85 698	1.02 686	0.89 683

4D-IteraStereo	0.48 244	0.24 178	0.76 389	0.50 309	0.44 477	0.66 353	0.31 153	0.87 221	1.02 395	1.03 392	0.72 254	0.78 345	0.32 97	0.64 155	0.37 244	0.17 190	0.11 39	0.23 419	0.19 345	0.19 275	0.13 73

PFNet+	0.59 349	0.28 317	0.77 397	0.53 384	0.30 250	0.59 294	0.31 153	0.92 244	1.14 469	1.33 553	1.10 392	0.79 349	0.57 326	1.31 399	0.49 371	0.25 493	0.17 422	0.28 533	0.26 535	0.21 372	0.25 478

RALAANet	0.60 352	0.33 452	0.87 450	0.62 519	0.50 513	0.69 373	0.31 153	1.21 395	1.06 418	1.09 407	1.16 429	0.88 391	0.46 208	1.22 375	0.42 302	0.19 302	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.27 491	0.17 262

DN	0.42 191	0.24 178	0.49 145	0.47 241	0.41 451	0.58 283	0.32 172	0.81 194	0.84 313	0.45 177	0.52 170	0.77 341	0.35 125	0.64 155	0.33 192	0.24 465	0.17 422	0.19 242	0.16 257	0.20 325	0.21 404

aanet-new-36k	0.33 95	0.21 78	0.52 180	0.42 128	0.21 30	0.52 225	0.32 172	0.64 100	0.36 82	0.34 83	0.38 75	0.36 108	0.56 313	0.81 237	0.24 15	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.13 73

aanet-32k-new	0.33 95	0.23 149	0.55 220	0.43 147	0.23 62	0.50 197	0.32 172	0.55 51	0.36 82	0.34 83	0.42 100	0.36 108	0.55 305	0.77 215	0.24 15	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.19 275	0.12 21

NLSM3	0.36 138	0.21 78	0.43 91	0.45 205	0.36 375	0.43 113	0.32 172	0.69 134	0.58 206	0.41 147	0.68 237	0.39 135	0.43 181	0.60 141	0.35 220	0.14 54	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.16 121	0.13 73

BridgeDepth	0.29 50	0.19 26	0.37 18	0.40 86	0.17 5	0.58 283	0.32 172	0.60 78	0.29 33	0.26 13	0.26 17	0.39 135	0.43 181	0.47 77	0.26 60	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 74	0.15 82	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-FE	0.53 284	0.30 375	0.99 503	0.56 442	0.35 357	0.41 91	0.32 172	1.37 434	0.63 226	1.00 378	1.09 386	0.94 416	0.41 164	0.83 244	0.39 268	0.18 245	0.12 105	0.19 242	0.18 317	0.19 275	0.17 262

xyz-stereo-finetune2	0.58 343	0.27 287	0.57 245	0.40 86	0.24 87	1.09 540	0.32 172	0.79 178	0.53 188	0.65 273	1.07 376	0.58 268	0.80 443	2.47 584	0.80 512	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.16 121	0.17 262

tt45	0.45 222	0.23 149	0.46 126	0.45 205	0.33 327	0.79 429	0.32 172	0.78 171	0.41 114	0.51 222	0.44 121	0.49 202	0.37 141	2.14 552	0.34 207	0.16 130	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.18 293

WCG-NET	0.42 191	0.21 78	0.54 205	0.40 86	0.25 117	0.47 151	0.32 172	0.73 152	1.15 481	0.76 296	0.73 256	0.58 268	0.45 200	0.60 141	0.34 207	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.14 176	0.15 82	0.13 73

IGEV_Zeroshot_test	0.53 284	0.30 375	0.99 503	0.56 442	0.35 357	0.41 91	0.32 172	1.37 434	0.63 226	1.00 378	1.09 386	0.95 425	0.41 164	0.83 244	0.39 268	0.18 245	0.12 105	0.19 242	0.18 317	0.19 275	0.17 262

UniTT-Stereo	0.36 138	0.23 149	0.59 259	0.48 274	0.36 375	0.40 84	0.32 172	0.53 39	0.49 156	0.54 234	0.55 190	0.36 108	0.31 85	0.58 127	0.51 383	0.20 349	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.19 275	0.15 186

GCAP-Stereo	0.40 176	0.28 317	0.68 310	0.47 241	0.25 117	0.53 236	0.32 172	0.82 202	0.58 206	0.65 273	0.69 242	0.58 268	0.42 172	0.47 77	0.29 108	0.17 190	0.14 283	0.17 161	0.13 136	0.17 168	0.14 138

MC-Stereo	0.43 198	0.23 149	0.48 136	0.51 341	0.28 199	0.39 76	0.32 172	0.88 230	0.68 256	0.60 261	0.84 288	0.56 255	0.61 353	1.03 319	0.31 157	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.13 73

GGDA	0.49 254	0.25 218	0.53 191	0.41 107	0.29 224	0.57 276	0.33 185	0.98 285	0.97 369	0.81 316	0.89 310	0.61 284	0.51 274	1.26 386	0.47 355	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.18 293

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 69	0.20 48	0.57 245	0.40 86	0.22 48	0.36 63	0.33 185	0.73 152	0.31 42	0.37 114	0.40 87	0.31 62	0.44 193	0.50 93	0.26 60	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.13 73

aanet-new-14k	0.36 138	0.24 178	0.83 426	0.46 224	0.22 48	0.46 136	0.33 185	0.66 119	0.61 219	0.39 142	0.48 145	0.29 47	0.64 370	0.41 36	0.29 108	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.21 372	0.14 138

Selective-IGEV-i32	0.39 162	0.24 178	0.50 156	0.44 185	0.25 117	0.46 136	0.33 185	1.25 412	0.40 105	0.35 93	0.45 127	0.52 222	0.30 75	1.07 334	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

MoCha-V2	0.40 176	0.20 48	0.49 145	0.50 309	0.21 30	0.44 125	0.33 185	0.93 255	0.53 188	0.53 228	0.53 177	0.42 156	0.58 337	1.09 341	0.27 77	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.15 186

Selective-IGEV	0.39 162	0.24 178	0.50 156	0.44 185	0.25 117	0.46 136	0.33 185	1.25 412	0.40 105	0.35 93	0.45 127	0.52 222	0.30 75	1.07 334	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

Selective-RAFT	0.52 268	0.28 317	0.79 410	0.55 426	0.27 170	0.91 479	0.33 185	0.80 187	0.88 326	0.58 249	0.63 214	0.81 357	0.77 425	1.29 396	0.48 361	0.19 302	0.14 283	0.17 161	0.15 206	0.19 275	0.17 262

IPLG	0.69 417	0.27 287	0.97 497	0.51 341	0.43 468	0.79 429	0.33 185	1.21 395	1.06 418	1.30 530	1.10 392	0.52 222	0.55 305	3.16 615	0.63 445	0.16 130	0.14 283	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.17 262

IPLGR	0.58 343	0.27 287	1.14 559	0.48 274	0.28 199	0.65 344	0.33 185	1.22 403	1.13 466	1.18 471	1.05 370	0.69 318	0.66 382	0.96 289	0.52 391	0.17 190	0.15 348	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.18 293

NRIStereo	0.60 352	0.29 352	0.69 322	0.53 384	0.28 199	0.63 324	0.33 185	1.08 344	0.87 322	1.14 441	0.87 301	0.91 403	0.59 338	2.24 563	0.49 371	0.20 349	0.14 283	0.21 338	0.19 345	0.21 372	0.17 262

DeepStereo_RVC	0.55 318	0.29 352	0.72 346	0.51 341	0.30 250	0.59 294	0.33 185	1.03 307	0.70 262	1.16 457	0.93 317	0.83 369	0.94 513	0.96 289	0.54 404	0.21 385	0.14 283	0.21 338	0.19 345	0.24 447	0.24 463

RAFT-RH_RVC	1.03 570	0.24 178	0.67 306	0.49 296	0.28 199	0.81 447	0.33 185	0.83 207	1.08 430	2.05 668	4.65 704	1.04 459	0.57 326	5.98 679	0.50 378	0.18 245	0.13 211	0.26 501	0.20 388	0.16 121	0.17 262

CroCo-Stereo	0.40 176	0.31 412	0.73 358	0.58 466	0.27 170	0.26 20	0.33 185	0.95 267	0.81 301	0.42 154	0.47 138	0.65 300	0.47 220	0.39 24	0.34 207	0.18 245	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.19 275	0.16 228
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.47 238	0.26 253	0.64 283	0.50 309	0.29 224	0.53 236	0.33 185	1.05 322	0.77 288	0.84 328	1.00 341	0.55 241	0.37 141	0.81 237	0.40 278	0.17 190	0.12 105	0.22 378	0.20 388	0.19 275	0.15 186

DIP-Stereo	0.62 362	0.30 375	0.83 426	0.48 274	0.36 375	0.95 496	0.33 185	2.37 682	0.67 250	1.25 506	1.00 341	0.68 312	0.51 274	0.91 272	0.61 437	0.18 245	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.19 275	0.19 342
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo_HL2	0.51 263	0.27 287	0.56 231	0.42 128	0.32 303	0.57 276	0.34 200	1.00 292	0.91 339	0.82 322	0.87 301	0.61 284	0.50 260	1.55 469	0.48 361	0.19 302	0.13 211	0.16 108	0.14 176	0.18 219	0.19 342

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 95	0.20 48	0.45 113	0.44 185	0.30 250	0.40 84	0.34 200	0.73 152	0.43 126	0.37 114	0.61 207	0.41 153	0.51 274	0.36 11	0.27 77	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.14 138

VMStereo-Base	0.38 155	0.23 149	0.44 97	0.36 20	0.22 48	0.39 76	0.34 200	0.70 139	0.86 317	0.43 162	0.69 242	0.60 279	0.33 105	0.73 200	0.35 220	0.17 190	0.14 283	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.17 262

asda	0.30 58	0.24 178	0.42 83	0.38 58	0.23 62	0.43 113	0.34 200	0.58 66	0.37 91	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.52 99	0.30 129	0.11 1	0.09 1	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

3.25w_new	0.32 79	0.21 78	0.45 113	0.38 58	0.23 62	0.52 225	0.34 200	0.65 110	0.39 101	0.47 189	0.45 127	0.32 72	0.35 125	0.61 147	0.27 77	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 79	0.21 78	0.45 113	0.37 37	0.23 62	0.52 225	0.34 200	0.65 110	0.39 101	0.47 189	0.45 127	0.32 72	0.35 125	0.61 147	0.27 77	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

ISRNet	0.80 486	0.33 452	1.07 539	0.81 637	0.66 600	0.60 302	0.34 200	1.19 392	1.13 466	1.59 623	1.53 567	1.35 548	0.77 425	1.27 390	0.94 544	0.39 625	0.34 633	0.43 642	0.38 639	0.34 563	0.49 636

MGS-Stereo	0.42 191	0.26 253	0.58 253	0.44 185	0.28 199	0.50 197	0.34 200	0.57 63	0.83 309	0.46 184	1.31 490	0.52 222	0.33 105	0.65 166	0.36 232	0.19 302	0.16 387	0.18 210	0.15 206	0.17 168	0.16 228

s12784h	0.52 268	0.20 48	0.38 35	0.41 107	0.19 15	0.96 502	0.34 200	1.17 373	1.25 539	0.81 316	0.90 311	0.63 294	0.50 260	1.45 447	0.42 302	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.11 15	0.18 219	0.11 3

raftrobust	0.52 268	0.25 218	0.56 231	0.65 552	0.52 538	0.49 179	0.34 200	0.98 285	0.91 339	1.30 530	0.87 301	0.63 294	0.81 447	0.78 222	0.41 288	0.19 302	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.15 82	0.16 228

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 302	0.25 218	0.68 310	0.43 147	0.24 87	0.40 84	0.34 200	1.04 314	1.09 438	1.32 544	1.60 588	0.80 351	0.68 386	0.67 173	0.39 268	0.13 26	0.10 9	0.18 210	0.17 288	0.17 168	0.13 73

ManiGeoR	0.52 268	0.24 178	0.97 497	0.41 107	0.34 350	0.54 246	0.35 211	1.16 369	1.05 411	0.54 234	0.84 288	0.55 241	0.50 260	1.38 426	0.55 409	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.19 342

HLf10	0.52 268	0.24 178	0.97 497	0.41 107	0.34 350	0.54 246	0.35 211	1.16 369	1.05 411	0.54 234	0.84 288	0.55 241	0.50 260	1.38 426	0.55 409	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.19 342

depthmonostereo	0.41 185	0.23 149	0.53 191	0.47 241	0.23 62	0.61 308	0.35 211	1.00 292	0.76 284	0.48 198	0.65 226	0.47 186	0.49 251	0.67 173	0.37 244	0.16 130	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.16 121	0.15 186

3.5w_stereo	0.33 95	0.25 218	0.45 113	0.37 37	0.24 87	0.54 246	0.35 211	0.66 119	0.36 82	0.43 162	0.44 121	0.29 47	0.34 116	0.77 215	0.39 268	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.13 73

fffy	0.42 191	0.27 287	0.57 245	0.46 224	0.29 224	0.48 162	0.35 211	0.91 241	0.55 195	0.40 144	0.58 201	0.55 241	0.41 164	1.26 386	0.36 232	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.14 138

PAM_32	0.77 470	0.28 317	1.03 525	0.52 363	0.30 250	1.32 583	0.35 211	1.97 616	0.65 245	1.02 388	1.06 372	3.05 689	1.49 638	0.96 289	0.36 232	0.19 302	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.19 275	0.19 342

RAFT-Stereo-weight	0.47 238	0.24 178	0.53 191	0.48 274	0.27 170	0.60 302	0.35 211	1.02 302	1.07 423	0.99 373	0.78 270	0.76 339	0.28 61	0.76 212	0.36 232	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.15 186

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 230	0.36 507	0.71 339	0.47 241	0.36 375	0.67 359	0.35 211	0.78 171	1.12 452	0.61 262	0.62 211	0.39 135	0.39 153	0.71 190	0.39 268	0.20 349	0.17 422	0.22 378	0.18 317	0.23 429	0.19 342

MyStereo8	0.65 391	0.29 352	1.00 509	0.58 466	0.49 506	0.91 479	0.35 211	1.18 381	1.31 570	1.16 457	1.27 473	0.90 400	0.64 370	0.72 194	0.95 548	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.18 317	0.22 400	0.26 502

GMStereo_Zeroshot	0.67 411	0.61 620	1.01 513	0.64 537	0.37 396	0.84 464	0.35 211	1.05 322	1.12 452	1.12 423	1.06 372	1.27 528	0.54 297	1.19 369	0.59 425	0.32 581	0.17 422	0.31 564	0.18 317	0.52 642	0.22 427

CES	0.48 244	0.20 48	0.37 18	0.39 71	1.39 700	0.55 261	0.35 211	0.98 285	0.66 248	0.44 169	0.66 227	0.35 102	0.27 53	0.56 116	0.33 192	0.15 86	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.19 275	1.46 699

CroCo-Stereo Lap2	0.44 213	0.34 477	0.77 397	0.61 507	0.79 643	0.28 27	0.35 211	0.75 161	0.71 266	0.38 130	0.50 158	0.72 327	0.55 305	0.57 122	0.47 355	0.17 190	0.18 448	0.19 242	0.16 257	0.21 372	0.20 380

ADStereo(finetuned)	0.57 336	0.24 178	1.06 534	0.43 147	0.24 87	0.49 179	0.35 211	1.05 322	1.30 566	1.12 423	1.03 364	0.58 268	1.20 598	0.84 249	0.51 383	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.19 342

raft_robust	0.68 415	0.30 375	0.64 283	0.52 363	0.26 139	0.54 246	0.35 211	1.33 423	1.24 536	1.16 457	1.07 376	0.60 279	0.54 297	3.58 627	0.37 244	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.22 464	0.20 325	0.16 228

test-3	0.54 302	0.22 111	0.68 310	0.47 241	0.27 170	0.58 283	0.35 211	0.92 244	1.00 388	1.32 544	0.69 242	0.87 387	0.45 200	1.68 500	0.37 244	0.16 130	0.11 39	0.20 294	0.16 257	0.17 168	0.13 73

test_1	0.54 302	0.22 111	0.68 310	0.47 241	0.27 170	0.58 283	0.35 211	0.92 244	1.00 388	1.28 515	0.68 237	0.87 387	0.45 200	1.67 495	0.37 244	0.16 130	0.11 39	0.20 294	0.16 257	0.17 168	0.13 73

HCRNet	0.70 421	0.39 526	0.73 358	0.60 492	0.59 577	0.76 411	0.35 211	1.22 403	1.13 466	1.02 388	0.99 336	1.02 451	0.76 421	2.19 560	0.70 470	0.28 550	0.19 467	0.28 533	0.23 487	0.25 464	0.23 447

HLf8	0.51 263	0.25 218	0.96 494	0.40 86	0.33 327	0.62 318	0.36 228	1.17 373	1.07 423	0.61 262	0.83 284	0.56 255	0.44 193	0.99 307	0.46 346	0.20 349	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.19 275	0.21 404

aanet-new-90k	0.34 110	0.21 78	0.77 397	0.41 107	0.23 62	0.43 113	0.36 228	0.64 100	0.30 37	0.28 21	0.40 87	0.31 62	0.50 260	0.97 297	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.19 275	0.11 3

aanet-new-78k	0.35 122	0.22 111	0.91 472	0.43 147	0.21 30	0.33 46	0.36 228	0.65 110	0.32 52	0.32 62	0.40 87	0.31 62	0.59 338	0.91 272	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.12 21

aanet-new-8k	0.35 122	0.23 149	0.50 156	0.45 205	0.25 117	0.54 246	0.36 228	0.68 131	0.49 156	0.35 93	0.42 100	0.32 72	0.62 359	0.68 176	0.28 96	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.13 73

GEAStereo	0.31 69	0.21 78	0.43 91	0.43 147	0.31 280	0.46 136	0.36 228	0.74 158	0.33 61	0.34 83	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.21 385	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.17 168	0.14 138

GSStereo	0.33 95	0.21 78	0.43 91	0.45 205	0.31 280	0.46 136	0.36 228	0.92 244	0.47 148	0.37 114	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.19 302	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.15 186

GS-Stereo							0.36 228	0.92 244	0.47 148	0.37 114	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.19 302	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.15 186

FlowAnything_test	0.39 162	0.26 253	0.61 267	0.59 480	0.33 327	0.62 318	0.36 228	0.62 84	0.40 105	0.45 177	0.36 69	0.45 175	0.37 141	0.53 101	0.48 361	0.24 465	0.18 448	0.28 533	0.33 616	0.21 372	0.19 342

GASTEREO	0.40 176	0.25 218	0.51 167	0.48 274	0.25 117	0.65 344	0.36 228	0.81 194	0.49 156	0.51 222	0.82 283	0.30 56	0.66 382	0.62 150	0.28 96	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.14 176	0.16 121	0.14 138

4.5_new	0.29 50	0.25 218	0.41 67	0.36 20	0.23 62	0.52 225	0.36 228	0.56 58	0.34 70	0.45 177	0.42 100	0.27 35	0.25 32	0.40 32	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 50	0.25 218	0.41 67	0.36 20	0.23 62	0.52 225	0.36 228	0.56 58	0.34 70	0.45 177	0.42 100	0.27 35	0.25 32	0.40 32	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.12 21

3.75w	0.32 79	0.23 149	0.44 97	0.37 37	0.29 224	0.62 318	0.36 228	0.59 68	0.32 52	0.41 147	0.47 138	0.25 23	0.34 116	0.64 155	0.26 60	0.12 9	0.09 1	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.12 21

FLISNet	0.64 383	0.32 429	0.68 310	0.47 241	0.51 525	0.41 91	0.36 228	1.04 314	0.75 275	1.31 540	1.43 537	1.62 597	1.12 579	0.94 285	0.88 532	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.20 388	0.20 325	0.18 293

CoSv	0.64 383	0.32 429	0.68 310	0.47 241	0.51 525	0.41 91	0.36 228	1.04 314	0.75 275	1.31 540	1.43 537	1.62 597	1.12 579	0.94 285	0.88 532	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.20 388	0.20 325	0.18 293

AIO-test1	0.56 327	0.25 218	0.55 220	0.64 537	0.78 640	0.80 438	0.36 228	1.18 381	1.34 581	0.57 247	0.88 306	0.61 284	0.50 260	1.12 351	0.35 220	0.17 190	0.17 422	0.22 378	0.24 503	0.18 219	0.23 447

SMoEStereo_RVC	0.39 162	0.25 218	0.50 156	0.45 205	0.30 250	0.61 308	0.36 228	0.72 146	0.45 138	0.46 184	0.43 112	0.42 156	0.35 125	1.39 433	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.15 206	0.16 121	0.15 186

WCG-NET（raft）	0.45 222	0.21 78	0.55 220	0.40 86	0.24 87	0.50 197	0.36 228	0.73 152	1.09 438	0.71 285	0.76 265	0.92 411	0.51 274	0.84 249	0.34 207	0.16 130	0.12 105	0.15 57	0.14 176	0.14 44	0.14 138

CASnet	0.41 185	0.25 218	0.48 136	0.50 309	0.20 22	0.50 197	0.36 228	0.81 194	0.80 297	0.83 325	0.68 237	0.48 193	0.31 85	0.54 104	0.32 171	0.18 245	0.12 105	0.27 518	0.22 464	0.23 429	0.14 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCANet-4	0.54 302	0.26 253	1.07 539	0.42 128	0.24 87	0.48 162	0.36 228	0.99 288	1.30 566	1.10 415	1.02 354	0.56 255	0.75 413	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

fff	0.53 284	0.24 178	0.70 328	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

OMP-Stereo	0.94 537	0.33 452	0.72 346	0.90 668	0.31 280	0.49 179	0.36 228	1.16 369	1.06 418	1.58 622	1.12 405	1.46 569	0.69 390	6.94 696	0.49 371	0.19 302	0.14 283	0.24 441	0.18 317	0.20 325	0.14 138

RAFT-IKP	0.54 302	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.59 294	0.36 228	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.61 353	1.22 375	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

DCANet	0.54 302	0.24 178	0.70 328	0.43 147	0.24 87	0.49 179	0.36 228	1.05 322	1.30 566	1.12 423	1.03 364	0.58 268	0.92 498	0.81 237	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.19 342

csc	0.53 284	0.24 178	0.70 328	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

cscssc	0.53 284	0.24 178	0.70 328	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

iResNet_ROB	0.77 470	0.30 375	0.99 503	0.57 460	0.36 375	0.83 455	0.36 228	2.33 676	1.58 641	1.27 513	1.30 484	1.25 520	0.84 464	1.65 490	0.79 507	0.20 349	0.14 283	0.17 161	0.12 74	0.18 219	0.27 514

MSCF	0.38 155	0.25 218	0.52 180	0.47 241	0.25 117	0.62 318	0.37 254	0.81 194	0.47 148	0.50 215	0.71 250	0.32 72	0.65 378	0.54 104	0.28 96	0.19 302	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.14 138

model_zeroshot	0.48 244	0.29 352	0.86 438	0.51 341	0.36 375	0.69 373	0.37 254	1.12 358	0.62 223	0.85 333	0.84 288	0.66 305	0.37 141	0.73 200	0.34 207	0.20 349	0.16 387	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.16 228

GCAP-BAT	0.39 162	0.22 111	0.65 290	0.43 147	0.35 357	0.34 48	0.37 254	0.83 207	0.67 250	0.48 198	0.56 193	0.55 241	0.38 148	0.74 209	0.31 157	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.15 186

plain	0.46 230	0.27 287	1.01 513	0.50 309	0.40 441	0.35 57	0.37 254	0.87 221	0.56 199	0.43 162	0.76 265	0.42 156	0.40 160	1.13 354	0.45 331	0.21 385	0.15 348	0.24 441	0.19 345	0.24 447	0.16 228

GCAPDPT-zeroshot	0.39 162	0.22 111	0.65 290	0.43 147	0.35 357	0.34 48	0.37 254	0.83 207	0.67 250	0.48 198	0.56 193	0.55 241	0.38 148	0.74 209	0.31 157	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.15 186

Sa-1000	0.72 430	0.29 352	0.76 389	0.59 480	0.30 250	0.73 392	0.37 254	1.62 509	1.33 578	1.28 515	2.04 648	0.86 383	0.75 413	1.84 522	0.38 257	0.19 302	0.14 283	0.25 482	0.23 487	0.20 325	0.16 228

ASMatch	0.88 522	0.26 253	0.69 322	0.51 341	0.35 357	0.48 162	0.37 254	1.12 358	0.92 346	1.10 415	3.28 687	0.96 431	0.98 535	4.90 650	0.49 371	0.19 302	0.16 387	0.22 378	0.19 345	0.19 275	0.27 514

cross-raft	0.54 302	0.25 218	0.61 267	0.52 363	0.29 224	0.68 367	0.37 254	1.46 460	0.76 284	1.01 384	1.06 372	1.28 531	0.46 208	0.71 190	0.35 220	0.15 86	0.12 105	0.18 210	0.16 257	0.19 275	0.14 138

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 122	0.21 78	0.52 180	0.48 274	0.27 170	0.75 403	0.38 262	0.63 92	0.43 126	0.37 114	0.50 158	0.35 102	0.50 260	0.43 44	0.30 129	0.15 86	0.11 39	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

LACA3	0.27 25	0.21 78	0.38 35	0.35 12	0.19 15	0.37 67	0.38 262	0.47 21	0.28 24	0.29 32	0.27 26	0.26 28	0.31 85	0.73 200	0.22 1	0.16 130	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.15 82	0.11 3

SCV	0.46 230	0.26 253	0.55 220	0.47 241	0.25 117	0.39 76	0.38 262	1.98 618	0.60 218	0.35 93	0.48 145	0.55 241	0.36 137	1.28 392	0.32 171	0.24 465	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.14 138

AIO_rvc	0.36 138	0.23 149	0.49 145	0.43 147	0.27 170	0.59 294	0.38 262	0.94 261	0.45 138	0.33 72	0.46 133	0.49 202	0.22 22	0.84 249	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.13 73

DCVSM-stereo	0.72 430	0.35 497	0.76 389	0.55 426	0.42 457	0.73 392	0.38 262	1.21 395	1.02 395	1.79 647	1.04 367	1.62 597	1.03 557	1.04 325	0.79 507	0.24 465	0.27 588	0.29 544	0.24 503	0.30 532	0.36 585

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 430	0.35 497	1.70 634	0.49 296	0.56 556	0.63 324	0.38 262	2.41 685	0.65 245	0.77 302	1.07 376	1.82 630	0.95 518	0.93 282	0.43 312	0.20 349	0.13 211	0.21 338	0.25 517	0.28 511	0.26 502

rrr	0.46 230	0.28 317	0.73 358	0.43 147	0.33 327	0.49 179	0.38 262	0.76 164	0.50 163	0.47 189	0.48 145	0.48 193	0.46 208	2.03 542	0.30 129	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.16 228

AEACV	0.37 148	0.24 178	0.52 180	0.47 241	0.51 525	0.37 67	0.38 262	0.65 110	0.53 188	0.42 154	0.56 193	0.46 179	0.60 342	0.53 101	0.30 129	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.17 168	0.14 138

SA	0.66 400	0.30 375	0.82 421	0.61 507	0.30 250	0.58 283	0.38 262	1.44 453	1.30 566	0.96 360	1.36 515	0.66 305	0.95 518	1.85 525	0.42 302	0.19 302	0.15 348	0.25 482	0.23 487	0.21 372	0.17 262

UDGNet	0.72 430	1.17 681	0.80 416	0.77 627	0.41 451	0.77 418	0.38 262	0.97 280	1.34 581	0.81 316	0.88 306	0.71 326	0.60 342	1.21 374	0.54 404	0.52 663	0.19 467	1.02 698	0.26 535	0.71 671	0.31 556

MIPNet	0.56 327	0.28 317	0.94 484	0.49 296	0.33 327	0.66 353	0.38 262	1.35 430	1.08 430	1.06 397	0.92 314	0.60 279	0.79 437	0.73 200	0.52 391	0.17 190	0.14 283	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.17 262

TRStereo	0.60 352	0.60 618	0.97 497	0.74 617	0.67 604	0.46 136	0.38 262	1.85 580	0.89 329	0.79 308	0.80 281	0.88 391	0.39 153	1.10 344	0.41 288	0.23 445	0.15 348	0.23 419	0.24 503	0.17 168	0.15 186

iGMRVC	0.56 327	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.38 262	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.52 461	0.46 346	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

test-1	0.52 268	0.26 253	1.04 529	0.56 442	0.32 303	0.61 308	0.38 262	1.10 348	0.91 339	0.78 305	1.01 346	0.77 341	0.52 282	0.60 141	0.42 302	0.17 190	0.14 283	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.23 447

test_xeample3	0.42 191	0.28 317	0.69 322	0.43 147	0.33 327	0.56 271	0.38 262	0.79 178	0.45 138	0.53 228	0.46 133	0.44 167	0.44 193	1.38 426	0.31 157	0.18 245	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.17 168	0.16 228

AFF-stereo	0.58 343	0.25 218	0.64 283	0.46 224	0.29 224	0.34 48	0.38 262	1.15 367	1.14 469	1.17 466	1.60 588	1.10 481	0.71 401	0.97 297	0.43 312	0.13 26	0.11 39	0.19 242	0.19 345	0.17 168	0.14 138

FENet	0.60 352	0.28 317	0.63 276	0.54 401	0.33 327	0.83 455	0.38 262	1.27 415	1.07 423	1.00 378	0.86 295	0.99 441	0.85 467	0.96 289	0.68 466	0.22 417	0.15 348	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.23 447

MCSU-Stereo	0.28 39	0.17 3	0.36 11	0.36 20	0.17 5	0.35 57	0.39 279	0.55 51	0.41 114	0.37 114	0.40 87	0.37 121	0.23 25	0.45 53	0.29 108	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 95	0.20 48	0.45 113	0.40 86	0.26 139	0.43 113	0.39 279	0.86 218	0.51 174	0.36 103	0.48 145	0.34 95	0.45 200	0.35 8	0.26 60	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.12 21

LACA2	0.27 25	0.21 78	0.44 97	0.35 12	0.18 8	0.39 76	0.39 279	0.56 58	0.27 22	0.29 32	0.33 54	0.36 108	0.26 41	0.45 53	0.22 1	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.11 3

Hybrid-DGEV-03	0.65 391	0.26 253	0.56 231	0.53 384	0.36 375	0.73 392	0.39 279	0.89 231	1.15 481	1.73 639	2.52 672	0.84 378	0.56 313	0.97 297	0.44 316	0.18 245	0.12 105	0.22 378	0.19 345	0.17 168	0.14 138

BStereo	0.38 155	0.25 218	1.42 603	0.42 128	0.28 199	0.55 261	0.39 279	0.55 51	0.52 181	0.36 103	0.35 66	0.37 121	0.29 66	0.64 155	0.38 257	0.13 26	0.14 283	0.15 57	0.19 345	0.15 82	0.16 228

Anonymus123	0.45 222	0.25 218	1.42 603	0.42 128	0.28 199	1.78 638	0.39 279	0.72 146	0.52 181	0.36 103	0.35 66	0.37 121	0.29 66	0.64 155	0.38 257	0.13 26	0.14 283	0.15 57	0.19 345	0.15 82	0.16 228

WQFJA1	0.48 244	0.27 287	0.53 191	0.46 224	0.85 657	0.79 429	0.39 279	1.11 355	0.75 275	0.50 215	0.52 170	0.53 229	0.50 260	0.71 190	0.65 451	0.17 190	0.21 515	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.16 228

WQFJX	0.51 263	0.27 287	0.52 180	0.46 224	0.87 663	0.75 403	0.39 279	1.29 420	0.77 288	0.53 228	0.52 170	0.55 241	0.55 305	0.95 288	0.60 433	0.17 190	0.19 467	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.18 293

NLMM	0.48 244	0.27 287	0.53 191	0.46 224	0.85 657	0.79 429	0.39 279	1.12 358	0.75 275	0.50 215	0.52 170	0.53 229	0.50 260	0.72 194	0.65 451	0.17 190	0.21 515	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.16 228

2.5w	0.31 69	0.23 149	0.46 126	0.39 71	0.24 87	0.42 103	0.39 279	0.61 80	0.30 37	0.37 114	0.53 177	0.24 16	0.25 32	0.77 215	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 74	0.14 44	0.12 21

PAM	0.76 468	0.29 352	1.08 543	0.52 363	0.33 327	1.38 593	0.39 279	2.01 626	0.67 250	1.06 397	0.96 324	2.89 687	1.43 628	0.86 259	0.35 220	0.19 302	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.20 380

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 550	0.39 526	3.21 684	0.50 309	0.63 590	0.64 328	0.39 279	2.36 680	0.75 275	0.95 357	4.63 702	1.81 627	0.56 313	0.96 289	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.21 338	0.26 535	0.32 550	0.35 579

AIO-Stereo	0.37 148	0.25 218	0.51 167	0.47 241	0.23 62	0.45 129	0.39 279	1.07 338	0.52 181	0.41 147	0.48 145	0.52 222	0.25 32	0.72 194	0.30 129	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

11t1	0.52 268	0.28 317	0.68 310	0.51 341	0.28 199	0.83 455	0.39 279	1.22 403	0.63 226	0.84 328	0.74 261	0.68 312	0.68 386	0.91 272	0.57 418	0.21 385	0.18 448	0.19 242	0.16 257	0.20 325	0.21 404

test_4	0.53 284	0.22 111	0.56 231	0.54 401	0.32 303	0.64 328	0.39 279	0.80 187	0.62 223	0.92 349	1.87 633	0.68 312	0.42 172	1.16 361	0.37 244	0.15 86	0.13 211	0.20 294	0.22 464	0.20 325	0.15 186

MLCV	0.72 430	0.34 477	1.10 549	0.51 341	0.23 62	0.91 479	0.39 279	1.33 423	1.23 530	1.46 591	1.55 574	1.01 449	0.64 370	1.95 535	0.80 512	0.18 245	0.12 105	0.18 210	0.14 176	0.19 275	0.17 262

Weightmod	0.53 284	0.25 218	0.46 126	0.41 107	0.31 280	0.85 467	0.40 295	0.86 218	0.61 219	0.71 285	1.39 526	0.73 330	0.60 342	1.56 474	0.41 288	0.18 245	0.28 596	0.20 294	0.18 317	0.17 168	0.14 138

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 122	0.22 111	0.54 205	0.42 128	0.35 357	0.46 136	0.40 295	0.62 84	0.54 192	0.56 245	0.67 234	0.36 108	0.27 53	0.49 87	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

4.25_new	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.31 42	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.31 42	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.32 52	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

rvit_stereo_0081_aga	0.44 213	0.34 477	0.73 358	0.51 341	0.41 451	0.50 197	0.40 295	0.81 194	0.57 201	0.58 249	0.56 193	0.53 229	0.43 181	0.66 169	0.40 278	0.26 518	0.21 515	0.22 378	0.20 388	0.26 477	0.18 293

RSM	0.39 162	0.24 178	0.49 145	0.46 224	0.26 139	0.47 151	0.40 295	0.92 244	0.44 134	0.41 147	0.42 100	0.65 300	0.33 105	1.07 334	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.17 168	0.13 73

PCWNet_CMD	0.66 400	0.32 429	0.88 459	0.49 296	0.37 396	0.78 423	0.40 295	1.42 446	1.31 570	1.16 457	1.31 490	1.25 520	0.62 359	0.89 269	0.57 418	0.20 349	0.16 387	0.27 518	0.19 345	0.40 594	0.25 478

LoS	0.40 176	0.21 78	0.44 97	0.37 37	0.22 48	0.50 197	0.40 295	1.00 292	0.94 353	0.48 198	0.66 227	0.48 193	0.40 160	0.60 141	0.37 244	0.18 245	0.14 283	0.16 108	0.11 15	0.14 44	0.14 138
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.55 318	0.23 149	0.71 339	0.53 384	0.28 199	0.61 308	0.40 295	0.92 244	1.05 411	1.19 475	0.68 237	0.93 413	0.44 193	1.67 495	0.39 268	0.15 86	0.12 105	0.22 378	0.19 345	0.21 372	0.14 138

PSM-softLoss	0.78 478	0.31 412	0.77 397	0.58 466	0.32 303	0.56 271	0.40 295	1.18 381	0.70 262	1.24 501	1.07 376	0.83 369	0.52 282	5.36 659	0.53 398	0.24 465	0.15 348	0.25 482	0.22 464	0.20 325	0.25 478

KMStereo	0.78 478	0.31 412	0.77 397	0.58 466	0.32 303	0.56 271	0.40 295	1.18 381	0.70 262	1.24 501	1.07 376	0.83 369	0.52 282	5.36 659	0.53 398	0.24 465	0.15 348	0.25 482	0.22 464	0.20 325	0.25 478

rafts_anoy	0.52 268	0.29 352	0.59 259	0.59 480	0.50 513	0.53 236	0.40 295	1.11 355	1.03 401	0.84 328	0.83 284	0.68 312	0.54 297	0.72 194	0.51 383	0.19 302	0.14 283	0.24 441	0.26 535	0.21 372	0.18 293

CFNet_pseudo	0.66 400	0.32 429	0.86 438	0.48 274	0.39 429	0.70 380	0.40 295	1.33 423	1.22 527	1.16 457	1.34 507	1.24 516	0.64 370	0.98 300	0.59 425	0.21 385	0.16 387	0.33 588	0.19 345	0.36 573	0.25 478

sCroCo_RVC	0.49 254	0.40 533	1.02 520	0.65 552	0.60 580	0.52 225	0.40 295	0.83 207	0.61 219	0.44 169	0.74 261	0.49 202	0.50 260	0.63 154	0.48 361	0.26 518	0.27 588	0.23 419	0.22 464	0.29 522	0.25 478

EAI-Stereo	0.65 391	0.28 317	0.69 322	0.53 384	0.27 170	0.60 302	0.40 295	2.28 673	0.64 231	0.71 285	3.18 685	0.57 261	0.43 181	1.06 330	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.17 288	0.17 168	0.17 262

MSMDNet	0.66 400	0.32 429	0.87 450	0.49 296	0.37 396	0.79 429	0.40 295	1.43 452	1.31 570	1.15 447	1.31 490	1.24 516	0.63 366	0.88 264	0.57 418	0.21 385	0.16 387	0.26 501	0.19 345	0.39 590	0.24 463

ccs_rob	0.66 400	0.33 452	0.86 438	0.48 274	0.39 429	0.70 380	0.40 295	1.33 423	1.22 527	1.16 457	1.34 507	1.23 514	0.64 370	0.98 300	0.59 425	0.21 385	0.16 387	0.35 607	0.20 388	0.37 577	0.25 478

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 83	0.35 12	0.23 62	0.21 8	0.41 313	0.42 16	0.19 2	0.29 32	0.45 127	0.18 2	0.21 8	0.37 13	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.18 210	0.15 206	0.15 82	0.13 73

TestStereo_HLe17	0.54 302	0.24 178	1.22 568	0.41 107	0.30 250	0.61 308	0.41 313	1.22 403	1.09 438	0.61 262	0.86 295	0.53 229	0.46 208	1.33 407	0.45 331	0.19 302	0.12 105	0.18 210	0.16 257	0.18 219	0.18 293

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 122	0.22 111	0.54 205	0.41 107	0.37 396	0.49 179	0.41 313	0.64 100	0.59 216	0.54 234	0.66 227	0.31 62	0.26 41	0.41 36	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.14 176	0.15 82	0.13 73

FACV-RUCA	0.63 370	0.34 477	0.82 421	0.62 519	0.65 595	0.81 447	0.41 313	1.44 453	1.07 423	0.86 336	1.14 415	0.61 284	0.69 390	0.80 230	0.53 398	0.28 550	0.19 467	0.47 652	0.21 435	0.35 566	0.25 478

RSM++	0.38 155	0.24 178	0.51 167	0.47 241	0.26 139	0.50 197	0.41 313	0.79 178	0.45 138	0.37 114	0.45 127	0.60 279	0.35 125	1.02 318	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.18 219	0.13 73

StereoVision	0.65 391	0.34 477	0.86 438	0.59 480	0.40 441	0.50 197	0.41 313	1.09 345	0.93 349	0.71 285	2.50 671	0.82 362	0.57 326	1.03 319	0.49 371	0.25 493	0.28 596	0.29 544	0.28 569	0.36 573	0.20 380

PSM-adaLoss	0.54 302	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.41 313	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.82 362	0.61 353	1.06 330	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

noway7	1.29 610	1.22 683	14.37 723	0.52 363	0.33 327	0.57 276	0.42 320	1.14 364	1.02 395	0.72 293	0.83 284	1.12 488	0.93 507	0.80 230	0.67 461	0.18 245	0.13 211	0.20 294	0.17 288	0.21 372	0.16 228

quiztm	0.48 244	0.26 253	0.52 180	0.49 296	0.55 552	0.45 129	0.42 320	1.45 458	0.81 301	0.79 308	1.14 415	0.57 261	0.32 97	0.58 127	0.36 232	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.18 219	0.15 186

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 122	0.22 111	0.53 191	0.41 107	0.36 375	0.48 162	0.42 320	0.63 92	0.57 201	0.54 234	0.64 219	0.32 72	0.26 41	0.41 36	0.31 157	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

2.75w_new	0.31 69	0.23 149	0.43 91	0.35 12	0.23 62	0.42 103	0.42 320	0.54 45	0.35 79	0.47 189	0.43 112	0.24 16	0.30 75	0.66 169	0.33 192	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

xyz-stereo-finetune	0.48 244	0.25 218	0.54 205	0.42 128	0.23 62	0.80 438	0.42 320	0.80 187	0.80 297	0.61 262	0.62 211	0.54 235	0.43 181	1.70 502	0.58 422	0.15 86	0.15 348	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.15 186

gcap-zeroshot	0.35 122	0.22 111	0.55 220	0.41 107	0.37 396	0.48 162	0.42 320	0.64 100	0.54 192	0.53 228	0.63 214	0.33 86	0.26 41	0.38 17	0.31 157	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

test_for_model	0.35 122	0.22 111	0.53 191	0.41 107	0.36 375	0.48 162	0.42 320	0.63 92	0.57 201	0.54 234	0.64 219	0.32 72	0.26 41	0.41 36	0.31 157	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

ff7	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

IGEVStereo-DCA	0.46 230	0.28 317	0.56 231	0.43 147	0.33 327	0.49 179	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.47 189	0.48 145	0.48 193	0.46 208	2.03 542	0.30 129	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.18 293

ffff	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

11t	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

testlalala	0.35 122	0.22 111	0.55 220	0.41 107	0.37 396	0.48 162	0.42 320	0.64 100	0.54 192	0.53 228	0.63 214	0.33 86	0.26 41	0.38 17	0.31 157	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

anonymousdsp	0.43 198	0.27 287	0.53 191	0.44 185	0.32 303	0.50 197	0.42 320	0.89 231	0.51 174	0.49 206	0.53 177	0.47 186	0.47 220	1.33 407	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

CASS	0.65 391	0.34 477	0.72 346	0.56 442	0.27 170	0.78 423	0.42 320	1.59 498	0.86 317	1.30 530	1.25 463	0.87 387	0.84 464	0.84 249	0.54 404	0.35 608	0.19 467	0.26 501	0.21 435	0.28 511	0.42 609
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.56 327	0.27 287	0.60 262	0.43 147	0.31 280	0.83 455	0.42 320	1.14 364	1.04 406	0.73 295	0.75 263	1.11 487	1.01 548	0.81 237	0.51 383	0.20 349	0.14 283	0.24 441	0.15 206	0.24 447	0.25 478

ccc-4	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

BUS	0.74 453	0.32 429	0.68 310	0.54 401	0.44 477	2.34 674	0.42 320	2.16 654	0.98 375	1.20 479	1.11 398	1.03 455	0.62 359	0.91 272	0.70 470	0.24 465	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

NINENet	0.77 470	0.37 514	0.78 407	0.62 519	0.51 525	2.34 674	0.42 320	1.83 575	1.04 406	1.14 441	1.23 457	1.03 455	0.62 359	1.24 382	0.70 470	0.28 550	0.23 554	0.31 564	0.21 435	0.26 477	0.25 478

IGEV-Stereo	0.43 198	0.27 287	0.54 205	0.45 205	0.32 303	0.50 197	0.42 320	0.90 239	0.51 174	0.49 206	0.53 177	0.47 186	0.47 220	1.32 403	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ROB_FTStereo_v2	0.54 302	0.30 375	0.73 358	0.50 309	0.27 170	0.64 328	0.42 320	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.12 351	0.46 346	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

RAFT-345	0.84 508	0.25 218	0.66 300	0.50 309	0.27 170	0.54 246	0.42 320	0.83 207	1.11 448	1.32 544	2.34 662	0.86 383	0.54 297	5.72 671	0.47 355	0.18 245	0.13 211	0.22 378	0.17 288	0.17 168	0.16 228

TestStereo	0.64 383	0.39 526	0.71 339	0.51 341	0.27 170	0.56 271	0.42 320	1.03 307	0.91 339	0.80 311	1.00 341	0.68 312	0.52 282	3.25 617	0.45 331	0.22 417	0.15 348	0.24 441	0.18 317	0.27 491	0.16 228

222	1.61 646	0.29 352	0.67 306	0.56 442	0.29 224	1.06 530	0.42 320	2.17 660	1.31 570	1.31 540	1.52 566	0.92 411	0.94 513	1.76 515	17.65 742	0.24 465	0.20 488	0.21 338	0.19 345	0.22 400	0.23 447

111	0.60 352	0.23 149	0.70 328	0.43 147	0.24 87	0.72 387	0.42 320	1.18 381	1.41 618	0.80 311	1.38 522	1.10 481	0.79 437	0.96 289	0.58 422	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.19 342

Weightmod_eth	0.52 268	0.25 218	0.48 136	0.45 205	0.39 429	0.59 294	0.43 344	0.96 276	0.57 201	0.65 273	1.50 562	0.66 305	0.76 421	1.19 369	0.32 171	0.33 590	0.19 467	0.18 210	0.17 288	0.18 219	0.13 73

NLMM1	0.56 327	0.27 287	0.60 262	0.47 241	0.74 625	0.68 367	0.43 344	1.83 575	1.04 406	0.59 257	0.62 211	0.51 214	0.47 220	1.33 407	0.57 418	0.18 245	0.21 515	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.15 186

DDVS	0.78 478	0.41 540	0.94 484	0.60 492	0.43 468	1.30 580	0.43 344	1.40 443	0.91 339	1.20 479	1.15 424	1.43 559	0.64 370	2.18 558	0.89 535	0.28 550	0.22 537	0.26 501	0.23 487	0.31 541	0.33 569

SMFormer	0.75 462	0.30 375	0.86 438	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.82 520	0.24 465	0.20 488	0.22 378	0.21 435	0.23 429	0.24 463

tta	0.75 462	0.30 375	0.86 438	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.82 520	0.24 465	0.20 488	0.22 378	0.21 435	0.18 219	0.18 293

qqq1	0.72 430	0.30 375	0.86 438	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.44 316	0.24 465	0.20 488	0.18 210	0.15 206	0.18 219	0.18 293

fff1	0.72 430	0.30 375	0.86 438	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.44 316	0.24 465	0.20 488	0.18 210	0.15 206	0.18 219	0.18 293

TestStereo1	0.63 370	0.28 317	0.75 379	0.76 624	0.31 280	0.48 162	0.43 344	1.30 421	1.21 521	0.97 365	1.31 490	0.64 297	0.77 425	1.75 510	0.42 302	0.20 349	0.15 348	0.22 378	0.18 317	0.21 372	0.17 262

SA-5K	0.63 370	0.28 317	0.75 379	0.76 624	0.31 280	0.48 162	0.43 344	1.30 421	1.21 521	0.97 365	1.31 490	0.64 297	0.77 425	1.75 510	0.42 302	0.20 349	0.15 348	0.22 378	0.18 317	0.21 372	0.17 262

GMOStereo	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 580	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

error version	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 580	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

test-v	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 580	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

Pruner-Stereo	0.62 362	0.29 352	0.70 328	0.61 507	0.31 280	0.63 324	0.43 344	1.17 373	0.99 382	1.53 606	1.08 381	0.95 425	0.55 305	1.35 415	0.51 383	0.23 445	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.21 372	0.23 447

test-2	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 580	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

GMStereo	0.55 318	0.45 557	0.94 484	0.50 309	0.32 303	0.64 328	0.43 344	1.00 292	1.40 612	0.82 322	0.73 256	0.51 214	0.45 200	0.85 255	0.55 409	0.24 465	0.15 348	0.20 294	0.21 435	0.31 541	0.24 463
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SME	0.62 362	0.29 352	0.51 167	0.61 507	0.25 117	1.23 569	0.44 359	1.17 373	1.12 452	0.89 341	1.12 405	0.66 305	0.74 409	1.55 469	0.51 383	0.19 302	0.20 488	0.23 419	0.23 487	0.24 447	0.20 380

gasm-f	0.34 110	0.22 111	0.42 83	0.43 147	0.31 280	0.39 76	0.44 359	0.74 158	0.33 61	0.34 83	0.64 219	0.32 72	0.46 208	0.55 111	0.28 96	0.21 385	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.18 219	0.14 138

DA	0.43 198	0.23 149	0.49 145	0.50 309	0.25 117	1.08 534	0.44 359	1.18 381	0.58 206	0.46 184	0.64 219	0.54 235	0.47 220	0.46 65	0.32 171	0.19 302	0.13 211	0.19 242	0.13 136	0.18 219	0.14 138

GGEV	0.43 198	0.23 149	0.49 145	0.50 309	0.25 117	1.08 534	0.44 359	1.18 381	0.58 206	0.46 184	0.64 219	0.54 235	0.47 220	0.46 65	0.32 171	0.19 302	0.13 211	0.19 242	0.13 136	0.18 219	0.14 138

DFGA-Net	0.72 430	0.40 533	1.40 595	0.52 363	0.45 484	0.83 455	0.44 359	1.28 419	1.08 430	0.99 373	1.19 442	0.70 323	0.55 305	2.14 552	1.16 582	0.18 245	0.16 387	0.24 441	0.23 487	0.27 491	0.25 478

AIO_test	0.35 122	0.22 111	0.44 97	0.43 147	0.27 170	0.57 276	0.44 359	0.79 178	0.41 114	0.32 62	0.47 138	0.46 179	0.30 75	0.69 178	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.12 21

ours_stereo	0.39 162	0.28 317	0.51 167	0.46 224	0.30 250	0.40 84	0.44 359	0.73 152	0.56 199	0.35 93	0.56 193	0.46 179	0.33 105	1.11 347	0.32 171	0.16 130	0.13 211	0.19 242	0.15 206	0.19 275	0.14 138

rvit_stereo_0083	0.47 238	0.33 452	0.81 417	0.56 442	0.36 375	0.50 197	0.44 359	0.68 131	0.95 355	0.49 206	0.57 198	0.55 241	0.49 251	0.88 264	0.46 346	0.25 493	0.25 573	0.24 441	0.20 388	0.24 447	0.17 262

rvit_stereo_0081	0.44 213	0.33 452	0.64 283	0.54 401	0.35 357	0.41 91	0.44 359	0.66 119	0.95 355	0.48 198	0.52 170	0.50 208	0.46 208	0.82 241	0.44 316	0.25 493	0.20 488	0.22 378	0.19 345	0.25 464	0.17 262

rvit_stereo_0082	0.44 213	0.33 452	0.64 283	0.54 401	0.35 357	0.41 91	0.44 359	0.66 119	0.95 355	0.48 198	0.52 170	0.50 208	0.46 208	0.82 241	0.44 316	0.25 493	0.20 488	0.22 378	0.19 345	0.25 464	0.17 262

CFNet_ucs	0.70 421	0.33 452	0.88 459	0.50 309	0.43 468	0.74 397	0.44 359	1.60 502	1.29 560	1.22 488	1.54 572	1.09 478	0.63 366	0.99 307	0.59 425	0.25 493	0.20 488	0.37 618	0.21 435	0.40 594	0.28 526

LoS_RVC	0.42 191	0.26 253	0.40 57	0.44 185	0.82 652	0.51 217	0.44 359	0.64 100	0.41 114	0.44 169	0.78 270	0.44 167	0.47 220	0.56 116	0.36 232	0.13 26	0.12 105	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.84 681

RAFT_CTSACE	0.63 370	0.26 253	0.88 459	0.55 426	0.51 525	0.71 384	0.44 359	0.80 187	0.97 369	0.97 365	1.84 628	1.18 502	0.68 386	1.47 453	0.36 232	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.20 388	0.20 325	0.14 138

dad	0.86 517	0.66 629	1.06 534	0.56 442	0.37 396	0.76 411	0.44 359	1.17 373	1.50 631	1.44 587	1.27 473	1.34 547	0.75 413	2.52 587	0.84 525	0.42 637	0.27 588	0.83 688	0.26 535	0.41 597	0.29 533

PSMNet-ADL	0.72 430	0.35 497	0.62 273	0.69 587	0.46 496	1.14 546	0.44 359	1.37 434	1.01 391	0.83 325	1.17 432	1.33 542	0.96 525	1.43 442	0.95 548	0.33 590	0.22 537	0.21 338	0.23 487	0.27 491	0.29 533

NF-Stereo	0.80 486	0.30 375	0.75 379	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.02 354	0.82 362	0.57 326	5.40 664	0.48 361	0.23 445	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

OCTAStereo	0.80 486	0.30 375	0.75 379	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.82 362	0.57 326	5.35 658	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

RAFT_R40	0.83 503	0.28 317	0.73 358	0.59 480	0.31 280	0.69 373	0.44 359	1.10 348	0.95 355	1.47 592	1.10 392	1.00 442	0.85 467	5.53 666	0.46 346	0.22 417	0.13 211	0.23 419	0.20 388	0.23 429	0.18 293

RE-Stereo	0.80 486	0.30 375	0.75 379	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.81 357	0.57 326	5.37 661	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

TVStereo	0.80 486	0.30 375	0.75 379	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.81 357	0.57 326	5.37 661	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

xxxx	1.51 636	0.28 317	0.68 310	0.54 401	0.28 199	1.16 555	0.44 359	2.19 663	1.29 560	1.09 407	1.36 515	1.22 509	0.85 467	1.79 518	15.70 741	0.24 465	0.21 515	0.21 338	0.20 388	0.22 400	0.23 447

TestStereo-Hl	0.51 263	0.27 287	0.55 220	0.41 107	0.29 224	0.55 261	0.45 380	1.05 322	0.90 333	0.87 337	0.85 292	0.72 327	0.65 378	1.33 407	0.43 312	0.17 190	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.18 219	0.18 293

gcap_with_dpt	0.35 122	0.22 111	0.56 231	0.42 128	0.35 357	0.50 197	0.45 380	0.62 84	0.49 156	0.54 234	0.66 227	0.32 72	0.30 75	0.38 17	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.14 176	0.14 44	0.13 73

MM-Stereo_test2	0.43 198	0.24 178	0.67 306	0.51 341	0.32 303	0.55 261	0.45 380	0.97 280	0.77 288	0.59 257	0.51 165	0.49 202	0.42 172	0.80 230	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.19 275	0.14 138

SDNR	1.62 647	0.51 581	2.17 662	0.53 384	0.56 556	3.80 708	0.45 380	1.54 487	1.29 560	1.33 553	2.41 666	1.08 468	0.96 525	11.18 739	1.16 582	0.66 684	0.63 698	0.43 642	0.32 606	0.64 662	0.67 669

anonymousa	0.72 430	0.27 287	0.75 379	0.47 241	0.63 590	1.43 604	0.45 380	1.24 410	0.89 329	1.28 515	1.75 618	1.62 597	1.13 583	0.69 178	0.59 425	0.19 302	0.16 387	0.23 419	0.25 517	0.20 325	0.18 293

RCA-Stereo	0.50 260	0.23 149	0.58 253	0.48 274	0.33 327	0.55 261	0.45 380	0.97 280	1.38 602	0.68 280	1.05 370	0.63 294	0.80 443	0.59 129	0.32 171	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.16 121	0.14 138

DisPM	0.66 400	0.28 317	0.72 346	0.61 507	0.35 357	0.62 318	0.45 380	1.02 302	0.99 382	1.56 616	1.10 392	0.80 351	0.59 338	2.37 574	0.41 288	0.23 445	0.14 283	0.23 419	0.21 435	0.20 325	0.25 478

pcwnet_v2	0.97 546	0.37 514	4.33 692	0.62 519	0.54 545	0.79 429	0.45 380	2.02 630	1.58 641	1.42 586	1.64 599	1.09 478	0.79 437	1.24 382	0.67 461	0.32 581	0.25 573	0.29 544	0.27 548	0.37 577	0.35 579

CCAANet	0.78 478	0.30 375	0.83 426	0.58 466	0.51 525	1.04 525	0.45 380	1.68 522	1.12 452	0.85 333	1.35 513	1.10 481	0.77 425	3.04 609	0.78 500	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.23 487	0.19 275	0.23 447

DN-CSS_ROB	0.64 383	0.32 429	1.05 530	0.55 426	0.40 441	0.54 246	0.45 380	1.21 395	0.93 349	1.03 392	1.47 552	0.69 318	0.63 366	1.76 515	0.49 371	0.18 245	0.14 283	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.20 380

zzzzzzz1	1.31 614	1.54 702	13.00 720	0.52 363	0.65 595	0.62 318	0.46 390	1.35 430	1.02 395	0.71 285	0.95 320	1.33 542	0.98 535	1.16 361	0.80 512	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.19 345	0.24 447	0.18 293

monster_256*512	0.50 260	0.31 412	0.53 191	0.51 341	0.35 357	0.51 217	0.46 390	1.03 307	0.92 346	0.59 257	0.87 301	1.10 481	0.69 390	0.69 178	0.46 346	0.16 130	0.13 211	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.18 293

NLCSM	0.52 268	0.28 317	0.55 220	0.52 363	0.74 625	0.72 387	0.46 390	0.96 276	0.65 245	0.63 268	0.51 165	0.48 193	0.61 353	1.32 403	0.70 470	0.19 302	0.20 488	0.21 338	0.18 317	0.22 400	0.20 380

mms	0.40 176	0.27 287	0.52 180	0.46 224	0.32 303	0.43 113	0.46 390	0.70 139	0.46 144	0.35 93	0.58 201	0.44 167	0.30 75	1.36 420	0.33 192	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.19 275	0.15 186

AE-Stereo	0.49 254	0.27 287	0.67 306	0.60 492	0.39 429	0.67 359	0.46 390	1.18 381	1.09 438	0.47 189	0.75 263	0.69 318	0.47 220	0.59 129	0.40 278	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.20 388	0.19 275	0.15 186

HH	0.63 370	0.30 375	0.77 397	0.50 309	0.32 303	0.49 179	0.46 390	1.65 514	0.64 231	0.69 281	1.09 386	1.63 602	0.85 467	1.90 528	0.37 244	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.16 228

HanStereo	0.63 370	0.30 375	0.77 397	0.50 309	0.32 303	0.49 179	0.46 390	1.65 514	0.64 231	0.69 281	1.09 386	1.63 602	0.85 467	1.90 528	0.37 244	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.16 228

ACVNet	0.63 370	0.31 412	0.54 205	0.54 401	0.36 375	0.80 438	0.46 390	1.37 434	1.07 423	0.93 350	1.30 484	1.08 468	0.85 467	0.80 230	0.94 544	0.21 385	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.22 400	0.18 293

hitnet-ft	0.79 483	0.35 497	0.57 245	0.58 466	0.42 457	0.96 502	0.46 390	1.47 462	1.33 578	1.19 475	1.22 453	1.81 627	0.98 535	1.66 494	0.94 544	0.33 590	0.28 596	0.34 598	0.27 548	0.35 566	0.31 556

FADNet_RVC	0.83 503	0.51 581	1.83 647	0.54 401	0.42 457	1.19 562	0.46 390	1.51 476	1.09 438	0.89 341	1.24 459	0.91 403	0.87 480	2.11 550	1.11 576	0.27 534	0.22 537	0.31 564	0.28 569	0.43 608	0.38 596

Foundation-i1a	0.37 148	0.18 10	0.37 18	0.34 6	0.19 15	0.51 217	0.47 400	1.01 300	0.42 120	0.51 222	0.44 121	0.57 261	0.57 326	0.78 222	0.29 108	0.15 86	0.11 39	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.13 73

WQFJX1	0.57 336	0.26 253	0.54 205	0.48 274	0.72 617	0.68 367	0.47 400	2.46 689	0.71 266	0.54 234	0.50 158	0.53 229	0.51 274	1.36 420	0.60 433	0.18 245	0.20 488	0.20 294	0.16 257	0.20 325	0.20 380

2w_stereo	0.32 79	0.24 178	0.45 113	0.39 71	0.22 48	0.46 136	0.47 400	0.69 134	0.42 120	0.43 162	0.50 158	0.24 16	0.45 200	0.47 77	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.13 73

HUF	0.36 138	0.23 149	0.52 180	0.40 86	0.22 48	0.54 246	0.47 400	0.82 202	0.43 126	0.36 103	0.43 112	0.50 208	0.42 172	0.64 155	0.29 108	0.17 190	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.14 138

ITSA-stereo	0.82 497	0.36 507	0.82 421	0.54 401	0.31 280	0.80 438	0.47 400	2.17 660	1.67 648	1.13 438	1.13 411	0.94 416	0.86 475	2.46 582	1.00 558	0.26 518	0.23 554	0.28 533	0.27 548	0.28 511	0.36 585

anonymousdsp2	0.53 284	0.27 287	0.74 375	0.48 274	0.29 224	0.76 411	0.47 400	1.61 505	0.82 308	0.77 302	0.77 268	0.75 335	0.47 220	1.03 319	0.40 278	0.18 245	0.13 211	0.18 210	0.13 136	0.19 275	0.18 293

x	0.54 302	0.31 412	0.61 267	0.47 241	0.30 250	0.67 359	0.47 400	1.53 484	0.79 296	0.81 316	0.83 284	0.78 345	0.70 396	0.70 184	0.62 440	0.21 385	0.19 467	0.22 378	0.19 345	0.21 372	0.20 380

dd	0.59 349	0.48 568	0.97 497	0.55 426	0.32 303	0.64 328	0.47 400	1.02 302	1.34 581	0.78 305	0.86 295	0.58 268	0.54 297	1.01 315	0.86 530	0.28 550	0.18 448	0.26 501	0.19 345	0.32 550	0.24 463

ACRE	0.61 358	0.33 452	1.01 513	0.58 466	0.49 506	0.75 403	0.47 400	1.06 336	0.95 355	1.37 565	1.55 574	0.62 291	0.46 208	0.83 244	0.70 470	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.21 404

AnonymousM	0.59 349	1.11 675	0.41 67	0.44 185	0.32 303	0.43 113	0.47 400	1.05 322	0.64 231	0.98 370	0.63 214	0.67 310	0.43 181	0.59 129	0.41 288	0.20 349	0.15 348	1.84 708	0.84 696	0.14 44	0.13 73

DMCA-RVC	0.74 453	0.40 533	1.27 579	0.66 558	0.49 506	0.77 418	0.47 400	1.35 430	1.01 391	1.53 606	1.01 346	1.29 534	0.82 452	1.31 399	0.78 500	0.27 534	0.21 515	0.35 607	0.27 548	0.32 550	0.24 463

DMCA	0.67 411	0.34 477	0.90 469	0.51 341	0.44 477	0.86 469	0.47 400	1.42 446	1.02 395	1.17 466	1.12 405	1.23 514	0.75 413	0.78 222	0.95 548	0.25 493	0.19 467	0.27 518	0.19 345	0.24 447	0.27 514

CFNet	0.96 540	0.36 507	1.01 513	0.62 519	0.42 457	0.99 512	0.47 400	1.90 595	1.32 574	0.99 373	1.39 526	1.10 481	0.86 475	5.58 669	0.79 507	0.23 445	0.17 422	0.28 533	0.27 548	0.26 477	0.21 404

Foundation-i1c-attn	0.35 122	0.17 3	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.51 217	0.48 413	0.96 276	0.37 91	0.42 154	0.43 112	0.52 222	0.49 251	0.66 169	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1	0.40 176	0.19 26	0.36 11	0.42 128	0.32 303	0.54 246	0.48 413	1.18 381	0.52 181	0.54 234	0.54 189	0.58 268	0.49 251	0.65 166	0.32 171	0.16 130	0.13 211	0.15 57	0.14 176	0.14 44	0.13 73

fffft	0.38 155	0.23 149	0.51 167	0.44 185	0.32 303	0.43 113	0.48 413	0.76 164	0.36 82	0.44 169	0.34 61	0.38 132	0.31 85	1.31 399	0.32 171	0.14 54	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.16 228
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.64 383	0.46 559	1.05 530	0.66 558	0.66 600	0.53 236	0.48 413	1.20 394	1.12 452	0.76 296	0.92 314	0.78 345	0.53 290	1.03 319	0.59 425	0.37 616	0.28 596	0.40 635	0.31 598	0.37 577	0.32 563

test_sample1	0.61 358	0.29 352	0.75 379	0.50 309	0.31 280	0.76 411	0.48 413	1.59 498	0.84 313	0.90 343	0.94 319	0.88 391	0.95 518	1.16 361	0.67 461	0.22 417	0.18 448	0.20 294	0.19 345	0.21 372	0.21 404

tt1	0.62 362	0.32 429	0.51 167	0.54 401	0.26 139	1.16 555	0.48 413	0.95 267	2.47 689	0.57 247	0.77 268	0.49 202	0.81 447	1.55 469	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.15 206	0.19 275	0.20 380

EKT-Stereo	0.53 284	0.30 375	0.73 358	0.58 466	0.60 580	0.51 217	0.48 413	0.94 261	0.90 333	0.71 285	0.88 306	0.77 341	0.43 181	1.07 334	0.40 278	0.22 417	0.16 387	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.22 427

DCRE	0.82 497	0.26 253	0.70 328	0.58 466	0.44 477	0.54 246	0.48 413	0.95 267	0.78 292	0.78 305	7.33 724	0.86 383	0.52 282	0.76 212	0.41 288	0.16 130	0.16 387	0.19 242	0.17 288	0.18 219	0.17 262

CIPLG	0.62 362	0.33 452	0.96 494	0.58 466	0.50 513	0.75 403	0.48 413	1.05 322	0.96 361	1.40 578	1.57 582	0.64 297	0.48 234	0.89 269	0.70 470	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.21 404

IPLGR_C	0.62 362	0.33 452	0.99 503	0.58 466	0.49 506	0.76 411	0.48 413	1.10 348	0.96 361	1.40 578	1.56 578	0.62 291	0.48 234	0.80 230	0.71 476	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.21 404

cf-r	0.73 448	0.30 375	0.77 397	0.55 426	0.63 590	0.78 423	0.48 413	1.79 563	1.15 481	1.13 438	1.26 470	1.43 559	0.87 480	1.40 439	0.85 528	0.25 493	0.18 448	0.22 378	0.23 487	0.19 275	0.19 342

StereoDRNet-Refined	0.80 486	0.41 540	0.88 459	0.62 519	0.42 457	1.33 585	0.48 413	1.52 478	1.17 494	1.45 589	1.44 542	1.44 564	0.90 492	1.26 386	1.24 591	0.20 349	0.16 387	0.27 518	0.24 503	0.25 464	0.28 526
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SE	0.48 244	0.30 375	0.51 167	0.45 205	0.25 117	0.66 353	0.49 425	1.10 348	0.72 268	0.81 316	1.17 432	0.50 208	0.56 313	0.44 50	0.34 207	0.25 493	0.16 387	0.23 419	0.19 345	0.24 447	0.26 502

Foundation-i1b	0.36 138	0.18 10	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.53 236	0.49 425	1.00 292	0.35 79	0.47 189	0.43 112	0.56 255	0.53 290	0.66 169	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.14 21	0.13 136	0.14 44	0.12 21

xyz-stereo	7.16 725	0.22 111	69.90 768	0.42 128	0.21 30	32.92 757	0.49 425	0.87 221	0.76 284	1.38 571	27.04 751	1.19 503	1.16 586	4.69 644	0.97 553	0.16 130	0.12 105	0.20 294	0.14 176	0.16 121	0.12 21

DispNO	0.93 535	0.30 375	1.34 592	0.55 426	0.55 552	0.89 472	0.49 425	1.48 464	1.21 521	1.17 466	1.27 473	1.19 503	0.90 492	5.23 656	0.74 483	0.22 417	0.17 422	0.24 441	0.21 435	0.19 275	0.20 380

AACVNet	0.86 517	0.35 497	0.79 410	0.82 645	0.39 429	0.76 411	0.49 425	1.61 505	0.81 301	1.08 401	1.33 500	1.30 535	0.93 507	4.34 638	0.74 483	0.25 493	0.21 515	0.28 533	0.22 464	0.29 522	0.25 478

MMNet	0.84 508	0.32 429	1.09 546	0.60 492	0.59 577	1.85 646	0.49 425	1.51 476	1.27 550	1.37 565	1.15 424	1.26 524	1.18 592	1.67 495	1.22 589	0.19 302	0.18 448	0.23 419	0.22 464	0.25 464	0.21 404

UNet	0.83 503	0.34 477	1.31 583	0.58 466	0.74 625	1.58 617	0.49 425	1.41 444	1.04 406	1.21 483	1.08 381	1.54 585	1.12 579	1.65 490	1.09 570	0.23 445	0.17 422	0.25 482	0.20 388	0.25 464	0.22 427

HITNet	0.65 391	0.40 533	0.77 397	0.48 274	0.24 87	1.05 527	0.49 425	1.76 549	1.02 395	1.18 471	1.18 435	0.89 399	0.80 443	0.85 255	0.79 507	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.17 288	0.29 522	0.15 186
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CBMV_ROB	0.90 527	0.44 550	0.63 276	0.51 341	0.37 396	1.25 573	0.49 425	1.77 553	1.27 550	1.41 580	2.00 644	1.33 542	1.08 571	2.17 555	0.76 491	0.43 643	0.42 666	0.47 652	0.44 654	0.41 597	0.36 585

PWC_ROB	1.24 606	0.76 646	2.46 672	0.72 605	0.78 640	1.15 553	0.49 425	1.75 542	1.92 669	2.31 676	3.07 683	1.59 593	1.40 625	2.46 582	2.10 662	0.33 590	0.22 537	0.35 607	0.24 503	0.38 586	0.41 605

AIO-test2	0.57 336	0.28 317	0.63 276	0.61 507	0.58 569	0.79 429	0.51 435	1.18 381	1.40 612	0.63 268	1.15 424	0.51 214	0.43 181	1.09 341	0.35 220	0.21 385	0.17 422	0.26 501	0.30 590	0.20 325	0.19 342

rvit_0105_6	0.53 284	0.37 514	0.98 502	0.65 552	0.38 418	0.51 217	0.51 435	0.77 168	1.20 515	0.54 234	0.55 190	0.65 300	0.53 290	0.94 285	0.44 316	0.32 581	0.32 627	0.28 533	0.24 503	0.28 511	0.21 404

ACVNet-DCA	0.56 327	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	1.42 446	0.78 292	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.22 400	0.21 404

xx1	0.67 411	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	0.93 255	3.05 703	0.58 249	0.79 276	0.95 425	0.77 425	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.21 404

1test111	0.54 302	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	1.42 446	0.78 292	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	0.88 264	0.59 425	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.22 400	0.21 404

cc1	0.64 383	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	0.93 255	3.05 703	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.19 275	0.19 342

IER	0.70 421	0.31 412	1.02 520	0.48 274	0.52 538	1.34 587	0.51 435	1.17 373	0.99 382	1.23 494	1.34 507	1.12 488	1.11 576	0.99 307	0.71 476	0.20 349	0.16 387	0.21 338	0.21 435	0.20 325	0.19 342

GANet-ADL	0.60 352	0.35 497	0.72 346	0.64 537	0.40 441	0.68 367	0.51 435	1.49 466	1.12 452	0.95 357	1.08 381	0.91 403	0.57 326	0.76 212	0.55 409	0.26 518	0.18 448	0.18 210	0.16 257	0.23 429	0.25 478

AAGNet	1.83 662	0.28 317	0.72 346	0.61 507	0.32 303	0.67 359	0.51 435	0.96 276	0.98 375	1.47 592	1.20 447	1.00 442	1.18 592	2.83 598	22.77 749	0.22 417	0.13 211	0.22 378	0.19 345	0.23 429	0.15 186

GwcNet-RSSM	0.77 470	0.32 429	1.01 513	0.62 519	0.54 545	0.78 423	0.51 435	1.73 534	1.20 515	1.09 407	1.37 517	1.46 569	0.85 467	1.53 465	1.09 570	0.25 493	0.18 448	0.23 419	0.24 503	0.20 325	0.19 342

DANet	1.08 580	0.61 620	1.32 586	0.85 654	0.72 617	1.37 590	0.51 435	1.54 487	1.15 481	1.78 644	1.54 572	2.01 652	1.11 576	2.90 602	2.00 657	0.33 590	0.30 613	0.40 635	0.30 590	0.44 614	0.45 621
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample4	0.69 417	0.33 452	0.91 472	0.51 341	0.30 250	0.92 486	0.52 446	1.87 586	1.15 481	1.14 441	1.18 435	0.87 387	0.75 413	1.18 368	0.68 466	0.25 493	0.20 488	0.26 501	0.26 535	0.26 477	0.25 478

test_sample3	0.68 415	0.32 429	0.88 459	0.52 363	0.30 250	0.97 506	0.52 446	1.86 583	1.15 481	1.08 401	1.11 398	0.88 391	0.71 401	1.17 366	0.68 466	0.25 493	0.20 488	0.25 482	0.25 517	0.25 464	0.25 478

ProNet	0.43 198	0.28 317	0.58 253	0.43 147	0.30 250	0.56 271	0.52 446	1.00 292	0.58 206	0.44 169	0.49 155	0.43 161	0.43 181	1.28 392	0.36 232	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.16 228

test_5	0.65 391	0.30 375	0.75 379	0.67 570	0.50 513	0.92 486	0.52 446	1.39 441	1.12 452	0.76 296	1.11 398	1.00 442	0.90 492	1.53 465	0.45 331	0.18 245	0.13 211	0.23 419	0.22 464	0.21 372	0.19 342

sAnonymous2	0.55 318	0.56 600	1.46 613	0.60 492	0.51 525	0.48 162	0.52 446	0.79 178	0.68 256	0.50 215	0.67 234	0.46 179	0.62 359	0.59 129	0.40 278	0.22 417	0.17 422	0.22 378	0.21 435	0.86 677	0.56 650

CroCo_RVC	0.55 318	0.56 600	1.46 613	0.60 492	0.51 525	0.48 162	0.52 446	0.79 178	0.68 256	0.50 215	0.67 234	0.46 179	0.62 359	0.59 129	0.40 278	0.22 417	0.17 422	0.22 378	0.21 435	0.86 677	0.56 650

RALCasStereoNet	0.54 302	0.30 375	0.66 300	0.59 480	0.51 525	0.61 308	0.52 446	0.94 261	0.93 349	0.70 283	1.01 346	0.78 345	0.44 193	1.33 407	0.47 355	0.20 349	0.16 387	0.18 210	0.16 257	0.20 325	0.19 342

PWCDC_ROB	1.29 610	0.75 645	1.33 589	1.05 682	0.88 665	1.73 630	0.52 446	1.89 592	3.28 705	1.29 522	4.88 707	1.22 509	1.46 633	1.77 517	1.45 626	0.60 677	0.26 580	0.29 544	0.25 517	0.52 642	0.37 590

TestStereo_HL3	0.56 327	0.26 253	1.40 595	0.44 185	0.34 350	0.67 359	0.53 454	0.92 244	0.84 313	0.96 360	0.99 336	0.80 351	0.62 359	1.08 339	0.39 268	0.18 245	0.14 283	0.17 161	0.16 257	0.17 168	0.21 404

MM-Stereo_test3	0.50 260	0.24 178	0.54 205	0.54 401	0.74 625	0.49 179	0.53 454	1.09 345	1.05 411	0.62 267	0.95 320	0.61 284	0.42 172	0.77 215	0.38 257	0.20 349	0.17 422	0.20 294	0.16 257	0.18 219	0.18 293

rvit_0105_4	0.56 327	0.38 521	1.06 534	0.66 558	0.38 418	0.53 236	0.53 454	0.84 213	1.17 494	0.56 245	0.61 207	0.72 327	0.59 338	0.98 300	0.45 331	0.32 581	0.33 632	0.29 544	0.25 517	0.29 522	0.23 447

DRaft	0.80 486	0.24 178	0.70 328	0.45 205	0.30 250	0.97 506	0.53 454	1.05 322	0.97 369	1.78 644	2.02 647	0.80 351	1.74 658	2.73 596	0.72 479	0.17 190	0.14 283	0.20 294	0.20 388	0.18 219	0.21 404

acv_ft	0.75 462	0.31 412	0.95 488	0.70 593	0.86 661	1.24 571	0.53 454	1.44 453	1.07 423	1.24 501	1.30 484	1.08 468	0.92 498	0.80 230	1.34 604	0.21 385	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.21 372	0.18 293

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 483	0.43 547	1.05 530	0.64 537	0.58 569	0.95 496	0.53 454	1.53 484	1.18 501	1.37 565	1.15 424	1.43 559	0.88 485	1.61 484	0.84 525	0.25 493	0.22 537	0.27 518	0.27 548	0.29 522	0.29 533
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 421	0.43 547	0.75 379	0.73 613	0.37 396	0.92 486	0.53 454	1.85 580	1.18 501	1.12 423	1.23 457	1.07 467	0.65 378	0.96 289	0.63 445	0.31 574	0.15 348	0.32 579	0.21 435	0.29 522	0.22 427
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
3w_stereo	0.33 95	0.25 218	0.52 180	0.40 86	0.21 30	0.53 236	0.54 461	0.65 110	0.46 144	0.44 169	0.48 145	0.23 8	0.45 200	0.46 65	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.15 186

1w_stereo	0.34 110	0.20 48	0.42 83	0.43 147	0.26 139	0.47 151	0.54 461	0.59 68	0.50 163	0.41 147	0.66 227	0.25 23	0.44 193	0.62 150	0.33 192	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

MM-Stereo_test1	0.49 254	0.24 178	0.56 231	0.51 341	0.30 250	0.50 197	0.54 461	0.91 241	1.03 401	0.84 328	0.69 242	0.54 235	0.60 342	1.16 361	0.33 192	0.18 245	0.16 387	0.20 294	0.17 288	0.19 275	0.15 186

test_sample5	0.69 417	0.34 477	0.87 450	0.52 363	0.30 250	0.84 464	0.54 461	1.83 575	1.14 469	1.11 421	1.25 463	0.88 391	0.78 433	1.23 377	0.65 451	0.26 518	0.20 488	0.27 518	0.27 548	0.27 491	0.26 502

mmm	0.63 370	0.35 497	0.72 346	0.51 341	0.30 250	0.86 469	0.54 461	1.59 498	0.86 317	1.07 400	1.38 522	0.79 349	0.75 413	0.91 272	0.58 422	0.22 417	0.18 448	0.29 544	0.25 517	0.25 464	0.23 447

DualNet	0.70 421	0.34 477	0.87 450	0.52 363	0.30 250	0.84 464	0.54 461	1.83 575	1.14 469	1.14 441	1.33 500	0.88 391	0.78 433	1.23 377	0.65 451	0.26 518	0.20 488	0.27 518	0.27 548	0.27 491	0.26 502

CAS	0.63 370	0.18 10	0.37 18	2.27 708	0.84 654	0.57 276	0.54 461	0.79 178	0.62 223	0.48 198	0.70 247	0.36 108	0.26 41	0.45 53	0.35 220	2.24 711	0.10 9	0.14 21	0.09 1	0.15 82	1.06 693

gwcnet-sp	0.74 453	0.33 452	1.44 606	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 530	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

scenet	0.74 453	0.33 452	1.44 606	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 530	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

ssnet	0.74 453	0.33 452	1.44 606	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 530	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

LCNet	0.72 430	0.28 317	0.52 180	0.55 426	0.31 280	0.69 373	0.54 461	1.00 292	0.88 326	1.19 475	1.34 507	0.97 433	1.34 621	2.56 588	0.45 331	0.18 245	0.13 211	0.21 338	0.25 517	0.27 491	0.73 676

TransformOpticalFlow	0.96 540	0.28 317	0.89 465	0.52 363	0.31 280	0.66 353	0.54 461	1.75 542	1.12 452	1.09 407	1.44 542	1.37 552	1.01 548	6.70 693	0.42 302	0.19 302	0.12 105	0.20 294	0.19 345	0.18 219	0.19 342

raft+_RVC	0.53 284	0.26 253	0.54 205	0.60 492	0.47 501	0.54 246	0.54 461	1.27 415	0.99 382	0.76 296	1.03 364	0.70 323	0.56 313	0.93 282	0.47 355	0.18 245	0.14 283	0.19 242	0.18 317	0.18 219	0.15 186

ac_64	0.82 497	0.29 352	0.81 417	0.71 601	0.60 580	1.05 527	0.54 461	1.99 621	0.92 346	1.18 471	1.06 372	1.99 650	1.08 571	1.94 534	0.97 553	0.27 534	0.22 537	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.19 342

STTStereo	0.78 478	0.50 578	1.22 568	0.64 537	0.54 545	0.89 472	0.54 461	1.44 453	1.11 448	1.38 571	1.09 386	1.27 528	0.85 467	1.43 442	0.83 522	0.29 562	0.27 588	0.33 588	0.39 641	0.32 550	0.30 546

R-Stereo Train	0.57 336	0.26 253	0.63 276	0.54 401	0.36 375	0.69 373	0.54 461	1.22 403	0.72 268	1.61 624	1.50 562	0.75 335	0.53 290	0.64 155	0.44 316	0.18 245	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.17 262

RAFT-Stereo	0.57 336	0.26 253	0.63 276	0.54 401	0.36 375	0.69 373	0.54 461	1.22 403	0.72 268	1.61 624	1.50 562	0.75 335	0.53 290	0.64 155	0.44 316	0.18 245	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.17 262
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.74 453	0.48 568	0.87 450	0.57 460	0.44 477	0.79 429	0.54 461	1.73 534	0.96 361	1.38 571	1.27 473	1.24 516	0.73 407	1.43 442	0.73 482	0.34 601	0.28 596	0.27 518	0.26 535	0.31 541	0.31 556

rvit_stereo_0080	0.44 213	0.32 429	0.71 339	0.47 241	0.36 375	0.42 103	0.55 479	0.82 202	0.68 256	0.50 215	0.60 204	0.55 241	0.47 220	0.59 129	0.44 316	0.26 518	0.21 515	0.20 294	0.20 388	0.31 541	0.19 342

whm_eth	0.44 213	0.32 429	0.71 339	0.47 241	0.36 375	0.42 103	0.55 479	0.82 202	0.68 256	0.50 215	0.60 204	0.55 241	0.47 220	0.59 129	0.44 316	0.26 518	0.21 515	0.20 294	0.20 388	0.31 541	0.19 342

knoymous	0.51 263	0.29 352	0.47 131	0.43 147	0.30 250	0.55 261	0.55 479	1.02 302	0.77 288	0.98 370	0.85 292	0.94 416	0.56 313	0.85 255	0.45 331	0.20 349	0.14 283	0.26 501	0.14 176	0.23 429	0.23 447

RAFT+CT+SA	0.58 343	0.29 352	0.60 262	0.66 558	0.37 396	0.42 103	0.55 479	1.27 415	1.03 401	0.70 283	1.22 453	0.60 279	0.70 396	1.64 489	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.22 378	0.22 464	0.21 372	0.18 293

CFNet-ft	0.72 430	0.32 429	0.54 205	0.66 558	0.54 545	0.83 455	0.55 479	1.37 434	1.15 481	0.93 350	1.28 479	1.57 589	0.97 528	1.35 415	0.81 515	0.26 518	0.20 488	0.33 588	0.25 517	0.30 532	0.23 447

BEATNet_4x	0.73 448	0.49 571	1.17 563	0.53 384	0.26 139	1.03 522	0.55 479	1.82 570	1.06 418	1.21 483	1.22 453	0.96 431	0.91 495	1.01 315	1.06 564	0.21 385	0.14 283	0.24 441	0.19 345	0.37 577	0.21 404

HSM-Net_RVC	0.87 521	0.29 352	0.53 191	0.53 384	0.30 250	1.15 553	0.55 479	3.57 709	1.28 555	1.53 606	1.74 615	1.68 611	0.93 507	1.49 455	0.77 498	0.22 417	0.17 422	0.19 242	0.18 317	0.20 325	0.19 342
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.72 430	0.32 429	0.54 205	0.66 558	0.54 545	0.83 455	0.55 479	1.37 434	1.15 481	0.93 350	1.28 479	1.57 589	0.97 528	1.35 415	0.81 515	0.26 518	0.20 488	0.33 588	0.25 517	0.30 532	0.23 447

castereo	0.41 185	0.22 111	0.46 126	0.44 185	0.30 250	0.61 308	0.56 487	0.97 280	0.80 297	0.38 130	0.69 242	0.45 175	0.69 390	0.51 97	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.12 21

rvit_0105_5	0.58 343	0.39 526	1.05 530	0.66 558	0.37 396	0.58 283	0.56 487	0.94 261	1.18 501	0.64 270	0.68 237	0.75 335	0.63 366	0.88 264	0.50 378	0.32 581	0.32 627	0.30 558	0.27 548	0.28 511	0.25 478

ffm	0.72 430	0.33 452	0.85 432	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	0.95 267	2.47 689	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	1.55 469	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.31 564	0.27 548	0.19 275	0.20 380

ff1	1.37 623	0.33 452	0.85 432	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	0.95 267	2.47 689	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 712	0.20 349	0.12 105	0.31 564	0.27 548	0.19 275	0.20 380

mmx	1.39 626	0.33 452	0.85 432	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	2.13 645	1.37 598	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 712	0.24 465	0.19 467	0.31 564	0.27 548	0.30 532	0.25 478

xxx	1.39 626	0.33 452	0.85 432	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	2.13 645	1.37 598	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 712	0.24 465	0.19 467	0.31 564	0.27 548	0.30 532	0.25 478

AASNet	0.76 468	0.35 497	0.91 472	0.79 631	0.81 650	1.14 546	0.56 487	2.02 630	1.08 430	1.22 488	1.24 459	0.93 413	0.76 421	0.77 215	1.16 582	0.27 534	0.23 554	0.24 441	0.20 388	0.28 511	0.24 463

DEmStereo	0.97 546	0.23 149	0.79 410	0.47 241	0.32 303	1.04 525	0.56 487	0.93 255	0.89 329	1.39 577	2.14 654	1.02 451	2.07 683	5.64 670	0.77 498	0.17 190	0.15 348	0.20 294	0.20 388	0.18 219	0.20 380

PFNet	0.91 530	0.26 253	1.10 549	0.63 528	0.32 303	0.64 328	0.56 487	1.17 373	0.99 382	1.47 592	1.08 381	0.98 435	0.69 390	6.62 688	0.54 404	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.19 345	0.20 325	0.17 262

LMCR-Stereo	0.82 497	0.46 559	0.88 459	0.75 621	0.43 468	1.33 585	0.56 487	2.43 687	0.98 375	1.53 606	1.49 559	0.74 332	1.00 546	1.63 487	0.89 535	0.28 550	0.17 422	0.22 378	0.17 288	0.29 522	0.20 380

PSMNet-RSSM	0.72 430	0.30 375	0.61 267	0.63 528	0.42 457	0.73 392	0.56 487	1.92 602	1.10 446	1.09 407	1.37 517	1.22 509	0.98 535	1.28 392	0.72 479	0.27 534	0.19 467	0.27 518	0.29 581	0.24 447	0.24 463

ACV-stereo	0.99 552	0.51 581	1.41 601	0.56 442	0.41 451	2.43 678	0.57 498	1.15 367	1.18 501	0.81 316	1.01 346	3.39 695	2.14 686	1.60 482	1.07 567	0.27 534	0.22 537	0.22 378	0.22 464	0.28 511	0.32 563

GES	0.66 400	0.34 477	0.90 469	0.59 480	0.38 418	0.94 493	0.57 498	2.11 644	0.86 317	1.02 388	1.11 398	0.66 305	0.79 437	0.99 307	0.61 437	0.27 534	0.19 467	0.20 294	0.20 388	0.21 372	0.30 546

FADNet	0.92 532	0.61 620	1.81 643	0.62 519	0.55 552	0.96 502	0.57 498	1.78 557	1.33 578	0.93 350	1.01 346	1.36 549	1.01 548	2.71 595	0.75 488	0.33 590	0.34 633	0.31 564	0.34 623	0.59 655	0.40 600

RASNet	1.12 590	0.30 375	0.91 472	0.66 558	0.77 638	0.97 506	0.57 498	1.37 434	1.35 590	1.02 388	1.34 507	2.11 659	1.43 628	7.09 700	1.39 613	0.19 302	0.17 422	0.17 161	0.19 345	0.18 219	0.16 228

S	0.58 343	0.27 287	0.57 245	0.46 224	0.54 545	1.03 522	0.58 502	0.94 261	0.80 297	0.95 357	1.42 532	0.56 255	0.71 401	0.60 141	0.41 288	0.38 621	0.20 488	0.37 618	0.36 633	0.22 400	0.17 262

FSD					0.50 513	0.54 246	0.58 502	0.65 110	0.53 188	0.54 234	0.52 170	0.56 255	0.52 282	0.57 122	0.55 409	0.51 662	0.47 679	0.50 657	0.49 666	0.50 635

test_sample6	0.71 428	0.34 477	0.87 450	0.52 363	0.30 250	0.82 449	0.58 502	1.79 563	1.15 481	1.14 441	1.33 500	0.91 403	0.79 437	1.31 399	0.74 483	0.27 534	0.21 515	0.27 518	0.29 581	0.28 511	0.27 514

GwcNet-ADL	0.64 383	0.31 412	0.79 410	0.56 442	0.41 451	0.60 302	0.58 502	1.41 444	1.26 544	1.08 401	1.13 411	0.91 403	0.60 342	1.04 325	0.78 500	0.27 534	0.18 448	0.18 210	0.18 317	0.25 464	0.29 533

HHNet	0.62 362	0.26 253	0.63 276	0.43 147	0.45 484	0.50 197	0.58 502	1.07 338	1.01 391	1.25 506	2.23 657	0.70 323	0.61 353	1.07 334	0.47 355	0.20 349	0.13 211	0.23 419	0.19 345	0.19 275	0.30 546

RAFT	0.64 383	0.30 375	0.73 358	0.59 480	0.33 327	0.68 367	0.58 502	1.04 314	0.76 284	1.08 401	1.19 442	1.65 608	0.93 507	1.06 330	0.56 415	0.21 385	0.18 448	0.27 518	0.24 503	0.22 400	0.17 262

ICVP	0.63 370	0.33 452	0.57 245	0.61 507	0.40 441	0.80 438	0.58 502	1.61 505	0.89 329	0.90 343	1.24 459	0.88 391	0.73 407	0.72 194	0.88 532	0.29 562	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.24 447	0.27 514
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.85 512	0.38 521	0.94 484	0.80 634	1.03 676	1.17 557	0.58 502	1.52 478	1.20 515	1.19 475	1.62 594	1.13 494	1.20 598	1.80 519	1.06 564	0.24 465	0.24 564	0.24 441	0.21 435	0.23 429	0.27 514

GANet-RSSM	0.72 430	0.28 317	0.63 276	0.64 537	0.58 569	0.80 438	0.58 502	1.89 592	1.08 430	1.04 395	1.25 463	1.15 497	1.04 559	1.49 455	0.62 440	0.25 493	0.19 467	0.22 378	0.22 464	0.22 400	0.21 404

UCFNet_RVC	0.69 417	0.35 497	0.49 145	0.64 537	0.39 429	0.85 467	0.58 502	1.75 542	1.14 469	0.97 365	1.19 442	1.17 499	0.93 507	0.99 307	0.62 440	0.28 550	0.20 488	0.34 598	0.31 598	0.32 550	0.27 514

rvit_stereo_ft	0.47 238	0.35 497	0.87 450	0.67 570	0.42 457	0.40 84	0.59 512	0.81 194	0.74 274	0.46 184	0.55 190	0.57 261	0.49 251	0.65 166	0.50 378	0.25 493	0.17 422	0.22 378	0.22 464	0.24 447	0.17 262

test_xeample	1.45 632	0.28 317	0.65 290	0.51 341	0.28 199	0.94 493	0.59 512	2.14 649	1.29 560	1.24 501	1.51 565	0.88 391	0.86 475	1.46 449	15.10 738	0.22 417	0.20 488	0.22 378	0.20 388	0.22 400	0.22 427

HSM	1.19 604	0.32 429	0.65 290	0.57 460	0.38 418	1.23 569	0.59 512	2.25 670	1.19 510	1.30 530	1.25 463	1.94 644	1.03 557	9.32 729	0.71 476	0.22 417	0.16 387	0.20 294	0.16 257	0.21 372	0.21 404

iResNet	0.75 462	0.40 533	1.36 593	0.67 570	0.29 224	0.92 486	0.59 512	1.52 478	1.25 539	1.28 515	1.48 557	0.94 416	0.76 421	1.62 485	0.78 500	0.18 245	0.14 283	0.18 210	0.15 206	0.22 400	0.23 447

IGEV_i1	0.66 400	0.29 352	0.89 465	0.55 426	0.28 199	0.92 486	0.60 516	1.98 618	0.83 309	1.00 378	1.04 367	1.09 478	0.68 386	1.29 396	0.62 440	0.20 349	0.17 422	0.21 338	0.17 288	0.21 372	0.21 404

DStereoRT	1.36 621	0.32 429	1.41 601	0.67 570	0.50 513	2.07 661	0.60 516	1.44 453	0.91 339	1.37 565	1.44 542	0.73 330	1.30 616	6.39 684	0.90 538	0.23 445	0.17 422	4.29 736	1.94 726	0.24 447	0.20 380

coex_refinement	0.80 486	0.28 317	0.73 358	0.70 593	0.51 525	0.95 496	0.60 516	1.78 557	1.23 530	1.36 562	1.37 517	1.82 630	0.81 447	1.32 403	1.13 579	0.26 518	0.17 422	0.19 242	0.20 388	0.24 447	0.25 478

FADNet-RVC	0.88 522	0.67 630	1.93 651	0.60 492	0.48 502	0.91 479	0.60 516	1.71 532	1.18 501	0.90 343	0.96 324	1.36 549	0.92 498	2.25 565	1.17 585	0.30 567	0.29 608	0.32 579	0.32 606	0.41 597	0.35 579

test_sample2	0.62 362	0.29 352	0.74 375	0.50 309	0.28 199	0.80 438	0.61 520	1.61 505	1.00 388	0.88 339	0.99 336	0.94 416	0.83 460	1.16 361	0.51 383	0.23 445	0.18 448	0.22 378	0.21 435	0.23 429	0.22 427

CoDeX	0.73 448	0.29 352	0.93 479	0.54 401	0.36 375	1.14 546	0.61 520	2.34 679	1.17 494	1.16 457	1.25 463	0.91 403	0.87 480	1.33 407	0.64 450	0.20 349	0.16 387	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.18 293

FADNet-RVC-Resample	0.84 508	0.47 564	2.10 657	0.61 507	0.45 484	1.07 532	0.61 520	1.59 498	1.20 515	1.08 401	0.98 334	1.03 455	0.98 535	2.17 555	0.72 479	0.23 445	0.22 537	0.30 558	0.32 606	0.35 566	0.34 574

YMNet	1.00 557	0.54 591	1.40 595	0.81 637	0.85 657	1.87 648	0.62 523	1.55 491	1.18 501	1.63 630	1.99 642	1.77 623	0.97 528	1.50 457	1.45 626	0.33 590	0.37 651	0.31 564	0.32 606	0.32 550	0.29 533

YMNet_1	1.00 557	0.54 591	1.40 595	0.81 637	0.85 657	1.87 648	0.62 523	1.55 491	1.18 501	1.63 630	1.99 642	1.77 623	0.97 528	1.50 457	1.45 626	0.33 590	0.37 651	0.31 564	0.32 606	0.32 550	0.29 533

PSMNet-RUCA	1.02 567	0.97 662	1.44 606	1.23 692	1.10 681	1.40 597	0.62 523	1.69 525	1.38 602	0.94 355	1.53 567	0.97 433	0.83 460	1.17 366	0.93 542	0.69 686	0.34 633	0.99 696	0.60 683	0.97 682	0.64 667

Occ-G	0.42 191	0.21 78	0.48 136	0.41 107	0.26 139	0.42 103	0.62 523	0.77 168	0.49 156	0.43 162	0.66 227	1.02 451	0.46 208	0.78 222	0.41 288	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.13 136	0.16 121	0.16 228

qqq	0.57 336	0.34 477	0.71 339	0.47 241	0.27 170	0.64 328	0.62 523	1.42 446	0.78 292	0.80 311	0.92 314	0.95 425	0.77 425	0.88 264	0.59 425	0.21 385	0.20 488	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.21 404

PStereo	0.63 370	0.99 665	0.51 167	0.47 241	0.35 357	1.07 532	0.63 528	0.65 110	0.95 355	0.66 277	0.41 96	0.55 241	0.66 382	1.00 313	0.76 491	0.62 679	0.27 588	0.38 622	0.33 616	0.74 673	0.68 671

DAS	0.84 508	0.34 477	1.03 525	0.64 537	0.69 612	0.77 418	0.63 528	1.54 487	1.20 515	1.79 647	1.55 574	0.95 425	1.04 559	2.83 598	0.60 433	0.21 385	0.16 387	0.25 482	0.18 317	0.27 491	0.22 427

SepStereo	0.82 497	0.34 477	1.03 525	0.64 537	0.69 612	0.77 418	0.63 528	1.54 487	1.20 515	1.79 647	1.55 574	0.95 425	1.04 559	2.30 569	0.60 433	0.21 385	0.16 387	0.25 482	0.18 317	0.27 491	0.22 427

Anonymous_2	1.30 613	0.55 596	0.82 421	0.52 363	0.58 569	1.01 515	0.64 531	1.25 412	0.97 369	0.96 360	0.78 270	1.33 542	1.29 612	1.03 319	0.74 483	0.62 679	0.64 699	1.06 699	9.63 749	1.16 690	0.49 636

iResNetv2_ROB	0.80 486	0.37 514	1.71 636	0.56 442	0.37 396	0.94 493	0.64 531	1.73 534	1.34 581	1.23 494	1.42 532	1.26 524	0.92 498	1.85 525	0.56 415	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.14 176	0.24 447	0.19 342

SMOE	0.52 268	0.25 218	0.55 220	0.47 241	0.22 48	0.92 486	0.65 533	0.92 244	0.81 301	0.71 285	1.21 449	0.69 318	0.67 385	0.55 111	0.41 288	0.28 550	0.15 348	0.38 622	0.19 345	0.23 429	0.18 293

BSDual-CNN	0.71 428	0.32 429	0.68 310	0.54 401	0.44 477	1.27 575	0.65 533	2.16 654	0.98 375	1.20 479	1.11 398	1.12 488	0.74 409	0.91 272	0.66 456	0.24 465	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

hknet	0.77 470	0.32 429	0.95 488	0.54 401	0.38 418	1.27 575	0.65 533	2.16 654	1.07 423	1.20 479	1.11 398	1.59 593	0.81 447	1.37 422	0.66 456	0.22 417	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

Anonymous3	0.61 358	0.44 550	1.11 551	0.59 480	0.49 506	0.93 492	0.65 533	0.93 255	0.81 301	0.72 293	0.88 306	0.65 300	0.69 390	1.06 330	0.53 398	0.35 608	0.30 613	0.26 501	0.26 535	0.31 541	0.27 514

SHD	1.31 614	0.71 639	2.34 669	0.86 656	0.75 634	1.77 636	0.65 533	2.22 667	2.50 692	2.40 683	1.71 611	1.91 639	1.60 647	1.93 533	2.37 669	0.38 621	0.31 619	0.38 622	0.40 645	0.48 631	0.50 638

RTSC	1.29 610	0.73 640	2.44 671	0.83 648	0.57 560	1.85 646	0.65 533	1.88 589	2.00 674	2.20 673	1.66 604	1.60 595	1.26 609	2.33 571	3.92 694	0.32 581	0.23 554	0.27 518	0.29 581	0.37 577	0.37 590

G2L-ROB	0.73 448	0.25 218	0.76 389	0.54 401	0.39 429	0.95 496	0.66 539	1.66 519	1.09 438	1.24 501	1.02 354	1.64 605	0.71 401	1.63 487	1.02 560	0.20 349	0.14 283	0.17 161	0.15 206	0.20 325	0.22 427

LL-Strereo	1.33 618	0.39 526	1.38 594	0.61 507	0.61 583	0.75 403	0.66 539	1.63 511	1.17 494	1.56 616	1.60 588	2.03 655	2.12 685	9.72 735	0.97 553	0.21 385	0.18 448	0.27 518	0.23 487	0.22 400	0.25 478

SFCPSM	0.70 421	0.28 317	1.02 520	0.51 341	0.38 418	1.37 590	0.66 539	2.00 622	1.03 401	1.17 466	1.21 449	0.82 362	0.78 433	1.03 319	0.53 398	0.21 385	0.17 422	0.22 378	0.24 503	0.21 372	0.19 342

Nwc_Net	1.09 583	0.49 571	1.33 589	0.89 667	0.80 648	1.49 610	0.66 539	2.19 663	1.27 550	1.32 544	2.26 658	1.96 647	1.54 641	1.92 530	1.34 604	0.40 628	0.30 613	0.43 642	0.45 656	0.38 586	0.37 590

TCMNet	1.01 563	0.60 618	2.10 657	0.86 656	1.33 699	1.14 546	0.67 543	1.69 525	1.23 530	1.11 421	1.57 582	1.30 535	0.97 528	2.01 540	1.50 633	0.31 574	0.31 619	0.38 622	0.34 623	0.42 602	0.36 585

test_sample7	0.74 453	0.37 514	0.76 389	0.52 363	0.35 357	0.91 479	0.67 543	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	1.23 377	0.67 461	0.31 574	0.28 596	0.32 579	0.31 598	0.33 559	0.29 533

GASNet	0.99 552	0.97 662	1.72 637	0.98 677	0.68 610	0.83 455	0.67 543	1.60 502	1.28 555	1.31 540	1.22 453	1.22 509	1.21 601	2.41 577	1.41 618	0.43 643	0.26 580	0.36 615	0.34 623	0.55 648	0.31 556

DispFullNet	2.34 686	2.85 728	3.66 687	3.08 723	2.27 713	1.97 655	0.67 543	2.00 622	1.70 651	2.52 686	2.00 644	2.23 661	5.86 723	3.44 624	1.58 636	1.01 694	0.32 627	2.64 723	1.94 726	2.85 716	2.24 712

S0	0.53 284	0.24 178	0.52 180	0.49 296	0.32 303	1.14 546	0.68 547	0.90 239	0.58 206	0.76 296	1.32 497	0.65 300	0.55 305	0.70 184	0.39 268	0.27 534	0.25 573	0.29 544	0.26 535	0.20 325	0.17 262

1111x	1.70 655	0.29 352	0.86 438	0.51 341	0.27 170	1.01 515	0.68 547	2.22 667	1.28 555	1.13 438	1.40 529	1.21 507	1.10 575	5.53 666	15.20 739	0.22 417	0.21 515	0.22 378	0.22 464	0.24 447	0.22 427

iinet-f	0.99 552	0.45 557	3.71 689	0.55 426	0.43 468	1.81 641	0.68 547	1.14 364	1.14 469	1.18 471	1.42 532	1.58 592	1.44 630	1.34 414	1.59 638	0.24 465	0.23 554	0.20 294	0.19 345	0.26 477	0.25 478

ToySt	0.66 400	0.33 452	1.23 570	0.51 341	0.33 327	0.86 469	0.68 547	1.10 348	0.97 369	0.84 328	1.08 381	1.25 520	0.94 513	1.01 315	0.74 483	0.19 302	0.19 467	0.24 441	0.24 503	0.27 491	0.23 447

iRaft-Stereo_5w	0.85 512	0.29 352	0.91 472	0.53 384	0.43 468	0.49 179	0.68 547	0.99 288	0.87 322	0.79 308	1.34 507	1.46 569	0.91 495	5.11 653	1.11 576	0.17 190	0.14 283	0.22 378	0.18 317	0.20 325	0.20 380

G2L-Stereo	0.80 486	0.32 429	0.95 488	0.60 492	0.42 457	0.78 423	0.69 552	1.50 470	1.09 438	1.33 553	1.14 415	1.45 566	0.72 405	2.45 579	1.10 573	0.25 493	0.20 488	0.26 501	0.21 435	0.20 325	0.26 502

fast-acv-ft	0.94 537	0.44 550	1.40 595	0.58 466	0.51 525	1.77 636	0.69 552	1.36 433	1.42 621	1.29 522	1.86 631	1.74 619	1.25 607	1.52 461	1.38 610	0.26 518	0.28 596	0.28 533	0.28 569	0.27 491	0.26 502

AANet_RVC	1.16 601	0.52 585	1.49 620	0.65 552	0.45 484	0.75 403	0.69 552	1.42 446	1.55 639	1.34 557	1.87 633	1.53 584	0.78 433	7.43 706	1.38 610	0.25 493	0.17 422	0.19 242	0.16 257	0.22 400	0.26 502

psmorigin	1.52 637	0.69 634	10.52 718	0.68 583	0.59 577	1.13 545	0.70 555	1.57 495	1.19 510	1.99 664	1.79 622	2.26 663	1.47 635	2.09 548	1.36 608	0.39 625	0.40 662	0.34 598	0.33 616	0.43 608	0.56 650

GwcNet	1.08 580	0.51 581	2.33 668	0.79 631	1.18 691	1.76 633	0.70 555	1.68 522	1.47 627	1.41 580	1.64 599	1.74 619	1.04 559	2.20 561	1.41 618	0.30 567	0.29 608	0.29 544	0.27 548	0.30 532	0.35 579

rvit_0105_3	0.63 370	0.44 550	1.08 543	0.72 605	0.40 441	0.64 328	0.71 557	1.03 307	1.17 494	0.82 322	0.70 247	0.80 351	0.70 396	0.91 272	0.56 415	0.35 608	0.34 633	0.34 598	0.32 606	0.27 491	0.28 526

AF-Net	1.13 593	0.52 585	1.33 589	0.86 656	0.91 666	1.38 593	0.71 557	2.16 654	1.62 643	1.56 616	2.40 665	1.99 650	1.65 651	1.81 521	1.48 631	0.48 657	0.28 596	0.49 656	0.33 616	0.39 590	0.32 563

stereogan	1.15 599	0.42 544	1.40 595	0.86 656	0.84 654	2.38 676	0.71 557	1.88 589	1.73 655	1.72 638	1.94 640	2.31 666	1.29 612	2.07 546	1.08 568	0.36 612	0.35 644	0.39 630	0.31 598	0.51 640	0.46 625

UGAM	1.14 595	0.27 287	0.95 488	0.53 384	0.42 457	0.70 380	0.72 560	0.95 267	1.32 574	0.98 370	1.48 557	1.78 626	0.87 480	9.65 734	0.87 531	0.21 385	0.18 448	0.30 558	0.24 503	0.19 275	0.16 228

DualNet (step1)	0.83 503	0.49 571	1.13 555	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	1.23 377	0.67 461	0.57 672	0.28 596	0.62 679	0.67 687	0.45 618	0.42 609

test_sample9	1.86 665	0.49 571	1.13 555	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	2.27 567	7.92 716	0.57 672	12.61 754	0.62 679	0.67 687	0.45 618	0.42 609

test_sample8	2.19 680	0.49 571	1.13 555	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.82 570	1.15 481	2.26 674	1.30 484	4.94 711	2.52 698	2.27 567	7.92 716	0.57 672	12.61 754	0.62 679	0.67 687	0.45 618	0.42 609

MyStereo06	0.61 358	0.28 317	0.95 488	0.56 442	0.46 496	0.61 308	0.73 561	1.78 557	0.67 250	1.03 392	1.12 405	1.13 494	0.56 313	0.78 222	0.41 288	0.17 190	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.20 380

MyStereo05	0.66 400	0.28 317	1.07 539	0.56 442	0.46 496	0.61 308	0.73 561	1.34 428	1.41 618	1.15 447	0.91 312	0.77 341	0.80 443	1.41 441	0.63 445	0.17 190	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.20 380

SQANet	1.31 614	0.88 658	1.08 543	1.83 705	1.44 701	1.44 605	0.75 566	1.74 539	1.09 438	1.32 544	1.26 470	1.28 531	1.01 548	1.50 457	0.83 522	2.50 714	0.34 633	1.47 704	0.55 676	2.32 704	1.57 702

psmg	0.72 430	0.32 429	0.68 310	0.50 309	0.44 477	1.48 608	0.75 566	1.94 609	0.98 375	1.21 483	1.33 500	1.12 488	0.74 409	0.91 272	0.66 456	0.24 465	0.19 467	0.25 482	0.25 517	0.23 429	0.22 427

edge stereo	1.11 588	0.50 578	1.30 582	0.71 601	0.65 595	1.14 546	0.75 566	1.93 607	1.37 598	1.71 637	1.83 626	2.54 676	1.44 630	2.43 578	1.23 590	0.42 637	0.41 664	0.54 667	0.35 629	0.42 602	0.46 625

HBP-ISP	0.96 540	0.58 607	0.72 346	0.61 507	0.46 496	1.64 623	0.76 569	1.86 583	1.28 555	1.30 530	1.53 567	0.86 383	0.94 513	3.27 618	0.69 469	0.45 649	0.44 670	0.54 667	0.48 663	0.47 626	0.40 600

ADLNet2	0.88 522	0.34 477	1.17 563	0.77 627	0.64 593	1.12 544	0.76 569	1.74 539	1.24 536	1.21 483	1.65 601	1.71 615	1.05 563	1.67 495	1.17 585	0.24 465	0.21 515	0.21 338	0.22 464	0.26 477	0.29 533

ADLNet	0.85 512	0.36 507	0.89 465	0.85 654	0.72 617	1.24 571	0.76 569	1.82 570	1.36 594	1.52 604	1.35 513	1.27 528	0.99 544	1.23 377	1.15 581	0.27 534	0.20 488	0.26 501	0.25 517	0.28 511	0.30 546

CSP-Net	0.97 546	0.38 521	0.83 426	0.53 384	0.41 451	1.63 621	0.77 572	2.00 622	1.05 411	1.25 506	1.20 447	1.33 542	0.83 460	4.93 652	0.85 528	0.32 581	0.22 537	0.20 294	0.20 388	0.23 429	0.25 478

RGC	1.14 595	0.79 648	1.26 576	0.91 671	0.96 673	1.52 612	0.77 572	1.92 602	1.26 544	1.54 612	1.93 638	2.02 654	1.54 641	2.25 565	1.31 601	0.44 648	0.35 644	0.58 677	0.48 663	0.47 626	0.46 625

Selective-IGEV-i1	0.66 400	0.27 287	0.86 438	0.54 401	0.33 327	1.01 515	0.78 574	1.75 542	1.18 501	0.88 339	1.19 442	1.19 503	0.56 313	0.98 300	0.54 404	0.19 302	0.16 387	0.20 294	0.17 288	0.19 275	0.20 380

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 552	0.40 533	1.82 645	0.66 558	0.62 589	2.05 660	0.78 574	1.91 599	1.29 560	1.54 612	1.42 532	1.51 580	1.23 603	1.99 538	1.33 602	0.23 445	0.14 283	0.20 294	0.15 206	0.27 491	0.26 502

ADCRef	1.35 620	0.55 596	2.37 670	0.72 605	0.77 638	1.94 653	0.78 574	1.91 599	1.27 550	1.57 620	1.59 587	1.36 549	1.41 626	1.54 467	7.53 711	0.23 445	0.20 488	0.32 579	0.30 590	0.29 522	0.29 533

NOSS_ROB	1.26 609	0.46 559	0.62 273	0.56 442	0.38 418	1.06 530	0.78 574	1.73 534	1.40 612	1.01 384	1.43 537	1.10 481	0.75 413	10.62 738	0.65 451	0.45 649	0.43 667	0.48 654	0.45 656	0.44 614	0.41 605

MyStereo07	0.48 244	0.29 352	0.50 156	0.55 426	0.45 484	0.59 294	0.79 578	1.05 322	0.51 174	0.48 198	0.53 177	0.43 161	0.55 305	1.30 398	0.34 207	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.20 388	0.23 429	0.20 380

MyStereo04	0.67 411	0.29 352	1.07 539	0.55 426	0.45 484	0.59 294	0.79 578	1.50 470	1.40 612	0.91 347	0.91 312	0.74 332	0.86 475	1.52 461	0.62 440	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.20 388	0.23 429	0.20 380

SACVNet	0.85 512	0.46 559	0.85 432	0.81 637	0.56 556	0.80 438	0.79 578	1.68 522	1.12 452	1.34 557	1.33 500	1.25 520	0.94 513	2.39 576	0.76 491	0.34 601	0.26 580	0.31 564	0.29 581	0.35 566	0.44 619

STrans-v2	1.04 573	0.28 317	0.96 494	0.49 296	0.32 303	0.68 367	0.79 578	2.47 690	1.12 452	1.12 423	1.46 551	1.40 555	1.46 633	6.70 693	0.43 312	0.18 245	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.18 219	0.18 293

GEStereo_RVC	0.90 527	0.37 514	0.99 503	0.64 537	0.50 513	0.95 496	0.79 578	2.42 686	1.17 494	1.16 457	1.11 398	1.26 524	0.92 498	3.24 616	0.90 538	0.29 562	0.19 467	0.23 419	0.20 388	0.27 491	0.29 533

DRN-Test	1.00 557	0.44 550	1.13 555	0.70 593	0.81 650	1.62 620	0.79 578	2.14 649	1.44 624	1.78 644	1.33 500	1.43 559	1.05 563	2.18 558	1.53 635	0.27 534	0.21 515	0.31 564	0.30 590	0.32 550	0.28 526

UDG	1.41 629	2.65 726	0.99 503	1.44 699	1.64 705	1.34 587	0.80 584	1.60 502	1.23 530	1.23 494	1.71 611	2.01 652	1.34 621	1.47 453	1.41 618	0.90 691	0.54 692	2.29 712	0.75 691	1.84 699	1.04 690

UPFNet	0.80 486	0.32 429	0.90 469	0.59 480	0.74 625	1.26 574	0.80 584	1.52 478	1.10 446	1.30 530	1.12 405	1.30 535	0.84 464	1.67 495	1.09 570	0.24 465	0.24 564	0.24 441	0.23 487	0.25 464	0.18 293

PS-NSSS	0.99 552	0.58 607	0.93 479	0.58 466	0.57 560	0.91 479	0.80 584	1.81 569	1.14 469	1.14 441	1.67 606	1.00 442	0.83 460	4.62 643	0.78 500	0.37 616	0.31 619	0.52 661	0.32 606	0.45 618	0.38 596

G2L-Stereo_test	0.73 448	0.27 287	0.74 375	0.49 296	0.40 441	0.90 475	0.81 587	1.53 484	1.14 469	1.28 515	1.27 473	1.52 583	0.72 405	1.62 485	0.94 544	0.19 302	0.14 283	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.19 342

LRCNet_RVC	22.74 749	32.10 755	21.97 740	29.84 753	26.23 751	4.42 716	0.81 587	22.66 747	2.02 675	26.93 756	29.26 755	23.06 755	15.59 743	23.84 751	18.88 743	31.75 765	19.90 765	34.65 765	32.13 766	30.54 762	28.32 762

light-stereo	12.42 740	1.45 695	18.02 733	17.94 741	23.64 750	11.13 730	0.82 589	9.91 735	5.73 728	15.42 749	42.83 764	55.24 768	1.88 670	28.77 756	2.26 666	1.61 705	3.00 738	0.78 686	0.93 702	3.48 724	3.62 732

ARAFT	0.77 470	0.36 507	1.49 620	0.51 341	0.31 280	0.90 475	0.82 589	1.90 595	1.06 418	1.62 628	1.24 459	1.02 451	0.64 370	1.84 522	0.50 378	0.18 245	0.14 283	0.28 533	0.27 548	0.17 168	0.16 228

APVNet	1.06 574	0.53 590	1.42 603	0.84 649	0.79 643	1.92 651	0.82 589	1.90 595	1.08 430	1.08 401	1.43 537	1.56 588	1.13 583	3.07 610	1.58 636	0.31 574	0.34 633	0.42 640	0.36 633	0.36 573	0.37 590

RT-IGEV	0.77 470	0.28 317	0.93 479	0.55 426	0.33 327	1.01 515	0.83 592	2.03 633	0.93 349	1.28 515	1.58 585	1.77 623	1.17 587	1.04 325	0.49 371	0.23 445	0.16 387	0.21 338	0.17 288	0.19 275	0.26 502

AANet	1.64 648	1.27 687	5.08 697	0.67 570	0.65 595	1.41 602	0.84 593	1.92 602	2.90 701	3.11 706	3.20 686	2.91 688	2.06 682	2.49 585	2.10 662	0.42 637	0.29 608	0.34 598	0.30 590	0.45 618	0.45 621

zh-mn7	1.70 655	1.21 682	8.30 712	0.69 587	0.53 541	1.45 606	0.84 593	1.70 530	2.09 679	2.41 684	2.67 676	1.68 611	1.23 603	4.49 639	2.87 678	0.30 567	0.26 580	0.27 518	0.27 548	0.31 541	0.35 579

CBFPSM	0.92 532	0.33 452	1.86 648	0.49 296	0.38 418	1.75 631	0.84 593	1.39 441	1.12 452	1.09 407	0.99 336	2.37 669	1.66 655	1.32 403	1.42 622	0.19 302	0.18 448	0.20 294	0.20 388	0.21 372	0.33 569

delet	0.85 512	0.32 429	0.95 488	0.65 552	0.66 600	1.64 623	0.84 593	1.75 542	1.35 590	1.32 544	1.30 484	1.30 535	0.88 485	1.68 500	1.10 573	0.21 385	0.21 515	0.24 441	0.24 503	0.21 372	0.21 404

RP	1.09 583	0.50 578	1.12 553	0.90 668	1.04 677	1.11 541	0.84 593	1.80 566	1.62 643	1.55 615	2.00 644	1.90 638	1.78 662	1.84 522	1.25 592	0.52 663	0.36 649	0.48 654	0.36 633	0.45 618	0.43 616

PA-Net	1.01 563	0.57 604	1.29 581	0.64 537	0.74 625	1.19 562	0.84 593	1.69 525	1.43 623	1.16 457	1.19 442	1.32 540	1.19 595	3.42 622	1.25 592	0.29 562	0.45 674	0.33 588	0.49 666	0.32 550	0.47 629
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	1.03 570	0.34 477	1.11 551	0.69 587	0.45 484	2.07 661	0.84 593	2.13 645	1.50 631	1.15 447	1.33 500	2.40 671	1.07 570	2.60 590	1.51 634	0.23 445	0.18 448	0.22 378	0.20 388	0.31 541	0.27 514

DLCB_ROB	0.86 517	0.40 533	0.78 407	0.68 583	0.54 545	1.11 541	0.84 593	1.49 466	1.23 530	1.64 632	1.65 601	1.70 614	0.91 495	1.70 502	1.05 562	0.25 493	0.24 564	0.26 501	0.27 548	0.27 491	0.24 463

CRFU-Net	0.86 517	0.39 526	1.00 509	0.65 552	0.57 560	1.78 638	0.86 601	2.15 651	0.81 301	1.38 571	1.18 435	1.64 605	1.19 595	1.35 415	0.90 538	0.26 518	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

KYRaft	0.75 462	0.28 317	0.62 273	0.56 442	0.29 224	0.67 359	0.86 601	0.94 261	0.84 313	1.62 628	2.21 656	1.16 498	1.02 555	1.57 476	0.40 278	0.20 349	0.13 211	0.22 378	0.28 569	0.20 325	1.02 688

z-ln-s-r	1.02 567	0.55 596	2.09 656	0.52 363	0.55 552	0.78 423	0.87 603	1.47 462	1.34 581	1.12 423	1.62 594	1.37 552	1.06 566	2.62 592	3.32 688	0.19 302	0.14 283	0.21 338	0.17 288	0.27 491	0.21 404

rvit_105_1	0.72 430	0.52 585	1.01 513	0.78 629	0.49 506	0.75 403	0.87 603	1.12 358	1.18 501	0.99 373	0.79 276	0.90 400	0.77 425	1.26 386	0.75 488	0.41 633	0.36 649	0.36 615	0.41 646	0.30 532	0.33 569

NVstereo2D	0.92 532	0.41 540	1.48 618	0.72 605	0.72 617	1.20 564	0.87 603	1.75 542	1.38 602	0.99 373	1.13 411	1.26 524	0.98 535	2.21 562	0.89 535	0.43 643	0.20 488	0.38 622	0.24 503	0.57 651	0.63 663

Syn2CoEx	1.14 595	0.69 634	1.66 631	0.80 634	0.67 604	1.40 597	0.88 606	2.06 639	1.54 637	1.25 506	1.58 585	1.42 558	1.50 640	4.09 632	1.40 614	0.36 612	0.32 627	0.34 598	0.29 581	0.29 522	0.34 574

SuperB	2.53 693	0.59 610	18.45 734	0.69 587	0.50 513	1.87 648	0.88 606	1.67 521	2.39 686	1.50 601	1.42 532	1.14 496	1.15 585	4.28 637	5.07 701	0.24 465	0.19 467	0.22 378	0.19 345	7.86 740	0.34 574

anonymity	1.12 590	0.97 662	1.21 566	1.07 685	1.12 685	1.08 534	0.89 608	1.95 611	1.16 491	1.29 522	1.26 470	1.22 509	1.09 574	1.15 357	1.01 559	1.02 696	1.00 719	0.97 693	0.97 705	0.98 683	0.99 687

FAT-Stereo	1.07 576	0.41 540	1.32 586	0.72 605	0.58 569	1.08 534	0.89 608	1.96 612	1.65 646	1.75 641	1.98 641	2.03 655	1.48 636	2.02 541	1.18 588	0.42 637	0.35 644	0.34 598	0.29 581	0.35 566	0.53 644

NCC-stereo	1.10 585	0.54 591	1.24 573	0.84 649	0.94 670	1.29 578	0.89 608	2.01 626	1.34 581	1.32 544	1.74 615	1.88 634	1.74 658	2.35 572	1.25 592	0.45 649	0.37 651	0.45 647	0.58 679	0.42 602	0.42 609

Abc-Net	1.10 585	0.54 591	1.24 573	0.84 649	0.94 670	1.29 578	0.89 608	2.01 626	1.34 581	1.32 544	1.74 615	1.88 634	1.74 658	2.35 572	1.25 592	0.45 649	0.37 651	0.45 647	0.58 679	0.42 602	0.42 609
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.37 623	0.87 656	2.56 676	0.84 649	0.69 612	1.83 644	0.89 608	2.07 640	1.88 665	1.88 657	1.53 567	1.91 639	1.55 643	2.85 600	3.05 680	0.48 657	0.29 608	0.44 646	0.39 641	0.69 669	0.60 660

G-Net	1.66 650	0.63 625	1.56 624	1.11 687	0.74 625	2.98 697	0.91 613	1.55 491	1.22 527	2.76 694	8.18 731	2.32 667	2.53 699	1.92 530	1.87 649	0.48 657	0.44 670	0.45 647	0.31 598	0.60 659	0.57 654

StereoDRNet	0.98 550	0.47 564	1.70 634	0.76 624	0.94 670	1.51 611	0.91 613	1.92 602	1.32 574	1.61 624	1.13 411	1.47 574	0.97 528	1.75 510	1.46 629	0.28 550	0.23 554	0.29 544	0.27 548	0.35 566	0.27 514

DDUNet	1.50 635	2.69 727	1.12 553	1.77 704	1.88 707	1.84 645	0.92 615	1.70 530	1.16 491	1.38 571	1.79 622	1.60 595	1.12 579	1.37 422	1.08 568	1.10 701	0.76 704	2.37 714	0.94 703	2.00 700	1.37 698

psm_up	0.77 470	0.34 477	0.70 328	0.66 558	0.58 569	1.05 527	0.92 615	1.52 478	1.12 452	1.26 510	1.16 429	1.31 539	1.23 603	1.20 372	0.81 515	0.25 493	0.29 608	0.31 564	0.27 548	0.27 491	0.25 478

RYNet	1.17 602	0.49 571	1.24 573	0.70 593	0.97 674	1.71 627	0.92 615	1.91 599	1.46 626	1.38 571	1.14 415	1.88 634	1.30 616	4.24 634	1.87 649	0.26 518	0.21 515	0.35 607	0.27 548	0.55 648	0.54 646

PDISCO_ROB	1.32 617	0.65 628	1.44 606	1.36 694	1.46 702	2.55 681	0.92 615	2.45 688	2.07 678	1.37 565	1.49 559	1.65 608	1.00 546	2.82 597	1.35 607	1.01 694	0.27 588	0.54 667	0.47 661	0.71 671	0.73 676

w-ln-seven-2	1.18 603	0.61 620	4.25 691	0.68 583	0.61 583	1.20 564	0.93 619	1.63 511	1.35 590	1.66 633	1.53 567	1.47 574	1.37 624	3.00 607	1.74 644	0.25 493	0.24 564	0.29 544	0.26 535	0.33 559	0.28 526

DSFCA	0.93 535	0.34 477	1.06 534	0.52 363	0.65 595	1.55 615	0.93 619	1.49 466	1.19 510	1.56 616	1.15 424	1.50 578	0.96 525	3.07 610	1.02 560	0.30 567	0.26 580	0.25 482	0.25 517	0.28 511	0.24 463

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 585	1.02 668	1.00 509	0.82 645	0.67 604	1.93 652	0.93 619	1.62 509	1.11 448	1.15 447	1.25 463	1.50 578	0.79 437	1.96 536	0.76 491	1.89 707	0.34 633	0.79 687	0.36 633	1.25 694	0.83 680

FCDSN-DC	2.32 685	0.63 625	0.81 417	0.84 649	0.75 634	2.23 668	0.94 622	2.09 643	1.80 660	5.45 731	7.72 728	7.77 724	6.93 730	3.39 619	1.80 647	0.52 663	0.48 681	0.52 661	0.51 672	0.57 651	0.58 655
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 674	0.59 610	0.89 465	0.70 593	0.61 583	3.95 710	0.94 622	1.80 566	1.79 659	4.41 717	4.43 698	8.17 725	3.66 713	3.40 620	1.33 602	0.52 663	0.48 681	0.54 667	0.58 679	0.53 644	0.50 638

w-ln-seven	1.38 625	0.70 637	3.91 690	0.75 621	0.72 617	2.69 688	0.95 624	2.02 630	1.99 673	1.99 664	1.73 613	1.82 630	1.17 587	2.45 579	2.84 677	0.28 550	0.25 573	0.31 564	0.30 590	0.41 597	0.33 569

MFN_U_SF_RVC	1.52 637	0.84 651	3.42 685	0.87 663	0.66 600	2.56 682	0.95 624	2.36 680	1.70 651	1.98 663	1.86 631	2.45 674	1.79 663	2.95 603	2.58 672	0.52 663	0.48 681	0.55 671	0.59 682	0.59 655	0.61 661

DeepPrunerF	1.60 644	0.73 640	5.81 702	0.88 664	1.19 692	0.91 479	0.95 624	2.19 663	5.24 727	1.17 466	1.30 484	1.19 503	1.30 616	4.90 650	1.66 642	0.42 637	0.34 633	0.52 661	0.47 661	0.41 597	0.40 600

MSAF-DinoV2	1.97 672	0.80 650	10.38 717	0.86 656	0.48 502	1.39 595	0.97 627	2.55 693	1.72 654	1.53 606	1.65 601	3.59 697	2.20 689	5.39 663	3.94 695	0.27 534	0.17 422	0.26 501	0.28 569	0.47 626	0.46 625

ssnet_v2	0.88 522	0.36 507	1.02 520	0.62 519	0.38 418	1.32 583	0.97 627	2.07 640	1.34 581	1.37 565	1.18 435	1.54 585	0.92 498	1.10 344	1.65 640	0.30 567	0.27 588	0.30 558	0.28 569	0.27 491	0.26 502

Prome-Stereo	0.75 462	0.27 287	0.53 191	0.55 426	0.32 303	0.59 294	0.97 627	0.89 231	0.88 326	1.45 589	2.46 669	0.91 403	1.41 626	1.58 478	0.44 316	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.20 325	0.92 684

PVD	1.70 655	0.84 651	2.26 667	0.94 676	0.83 653	2.48 679	0.97 627	2.59 694	3.35 706	3.01 702	2.77 678	2.34 668	2.47 697	2.67 594	3.14 683	0.47 656	0.45 674	0.59 678	0.48 663	0.59 655	0.75 678

CVANet_RVC	1.07 576	0.43 547	0.76 389	0.60 492	0.50 513	0.90 475	0.97 627	1.52 478	1.26 544	1.33 553	1.38 522	1.24 516	1.18 592	6.75 695	0.75 488	0.34 601	0.23 554	0.34 598	0.29 581	0.42 602	0.27 514

GMM-Stereo	0.74 453	0.25 218	0.59 259	0.54 401	0.34 350	0.72 387	0.99 632	1.01 300	0.87 322	1.36 562	1.78 621	1.12 488	0.81 447	2.09 548	0.46 346	0.18 245	0.12 105	0.25 482	0.25 517	0.20 325	0.85 682

ccnet	1.12 590	0.67 630	1.01 513	0.78 629	0.73 624	1.72 629	0.99 632	1.84 579	1.26 544	1.47 592	1.85 630	1.75 622	1.29 612	1.75 510	1.88 651	0.57 672	0.53 689	0.57 676	0.55 676	0.59 655	0.54 646

Wz-Net-LNSev	1.03 570	0.67 630	2.71 680	0.64 537	0.84 654	1.75 631	1.00 634	1.80 566	1.32 574	1.28 515	1.25 463	1.65 608	1.22 602	1.39 433	1.40 614	0.28 550	0.26 580	0.24 441	0.23 487	0.33 559	0.32 563

CC-Net-ROB	1.49 633	1.26 686	1.27 579	0.88 664	0.79 643	1.76 633	1.00 634	1.79 563	1.26 544	1.10 415	1.61 592	1.21 507	0.99 544	8.13 721	0.84 525	1.09 700	0.41 664	2.20 710	0.46 659	1.20 693	0.48 632

Consistency-Raft	1.25 608	0.99 665	1.93 651	1.02 681	1.21 693	0.96 502	1.01 636	1.75 542	1.92 669	1.36 562	2.12 652	1.44 564	1.01 548	1.14 356	1.40 614	0.72 687	0.82 706	0.89 691	0.98 707	1.31 696	0.95 685

IRAFT_RVC	0.88 522	0.28 317	0.76 389	0.63 528	0.31 280	0.65 344	1.02 637	1.22 403	0.94 353	1.22 488	1.04 367	1.01 449	0.98 535	5.82 674	0.53 398	0.22 417	0.12 105	0.25 482	0.20 388	0.20 325	0.19 342

MeshStereo	2.26 682	0.56 600	0.92 477	0.61 507	0.49 506	2.60 683	1.02 637	3.18 703	2.05 677	7.40 739	4.98 708	7.58 722	2.98 705	6.37 683	1.96 655	0.43 643	0.43 667	0.45 647	0.39 641	0.43 608	0.42 609
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
z-mn7	1.56 641	0.84 651	4.36 694	0.71 601	0.51 525	2.60 683	1.04 639	1.73 534	2.70 698	1.53 606	2.99 682	1.94 644	1.34 621	4.78 647	2.41 670	0.29 562	0.24 564	0.27 518	0.24 503	0.34 563	0.31 556

FC-DCNN	2.72 700	0.59 610	0.86 438	0.73 613	0.57 560	2.91 694	1.04 639	3.01 701	2.60 693	6.83 734	7.64 726	9.92 729	6.33 728	5.21 655	3.14 683	0.53 669	0.48 681	0.51 659	0.50 669	0.53 644	0.51 642

FC-DCNN v2	2.81 701	0.59 610	0.85 432	0.73 613	0.57 560	2.97 696	1.05 641	3.39 707	2.61 694	6.98 735	7.67 727	10.38 732	6.31 727	5.75 673	3.37 689	0.53 669	0.48 681	0.51 659	0.50 669	0.53 644	0.51 642

ADCP+	1.99 674	0.48 568	7.73 708	0.66 558	0.91 666	2.30 672	1.05 641	1.82 570	1.34 581	1.54 612	1.32 497	1.74 619	1.61 648	2.17 555	13.37 734	0.24 465	0.21 515	0.32 579	0.28 569	0.37 577	0.29 533

aanetorigin	1.23 605	0.79 648	2.78 682	0.70 593	0.79 643	0.99 512	1.06 643	1.06 336	1.37 598	3.52 708	2.61 674	1.72 616	1.63 649	1.99 538	1.78 646	0.25 493	0.24 564	0.26 501	0.25 517	0.38 586	0.45 621

FINET	0.97 546	0.54 591	1.60 628	0.63 528	0.79 643	1.08 534	1.07 644	1.56 494	2.20 682	1.15 447	1.49 559	0.94 416	0.88 485	2.32 570	1.05 562	0.42 637	0.35 644	0.32 579	0.28 569	0.43 608	0.38 596

PASM	1.34 619	0.92 659	2.62 678	0.86 656	0.87 663	1.03 522	1.08 645	1.50 470	1.51 633	1.82 652	1.41 531	1.68 611	1.26 609	4.87 649	1.34 604	0.61 678	0.65 701	0.68 683	0.78 693	0.69 669	0.68 671

FBW_ROB	1.71 658	0.62 624	1.45 611	0.67 570	0.61 583	1.81 641	1.08 645	2.52 691	1.70 651	1.77 643	1.73 613	1.98 649	1.25 607	12.57 741	1.84 648	0.34 601	0.37 651	0.56 674	0.38 639	0.45 618	0.43 616

MDST_ROB	1.67 651	0.34 477	1.58 627	0.92 673	0.58 569	4.26 714	1.11 647	2.83 697	1.41 618	4.49 719	2.55 673	1.45 566	0.97 528	7.79 718	1.17 585	0.31 574	0.25 573	0.37 618	0.33 616	0.31 541	0.30 546

SPS-STEREO	1.67 651	1.04 669	1.23 570	1.21 690	1.13 687	1.82 643	1.11 647	2.16 654	1.52 634	3.07 704	2.32 660	2.82 685	1.80 664	4.11 633	2.04 658	1.03 697	0.99 718	0.97 693	0.94 703	1.03 688	1.02 688
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	0.90 527	0.52 585	1.17 563	0.72 605	0.61 583	1.27 575	1.12 649	1.76 549	1.12 452	1.09 407	1.28 479	1.45 566	0.89 491	1.65 490	1.42 622	0.33 590	0.25 573	0.37 618	0.39 641	0.35 566	0.29 533

ETE_ROB	0.96 540	0.64 627	1.16 561	0.69 587	0.48 502	1.14 546	1.13 650	1.77 553	1.19 510	1.91 661	1.45 545	1.73 617	1.05 563	1.60 482	1.14 580	0.32 581	0.26 580	0.38 622	0.34 623	0.39 590	0.41 605

ADCMid	1.89 669	0.73 640	5.06 696	0.72 605	0.67 604	2.00 658	1.14 651	1.97 616	1.48 628	2.86 697	1.81 625	2.37 669	2.05 681	2.24 563	10.39 730	0.33 590	0.31 619	0.39 630	0.43 652	0.50 635	0.44 619

XPNet_ROB	0.96 540	0.49 571	1.09 546	0.72 605	0.57 560	1.11 541	1.14 651	1.66 519	1.23 530	1.85 654	1.39 526	1.64 605	1.11 576	1.80 519	1.42 622	0.38 621	0.30 613	0.33 588	0.29 581	0.37 577	0.34 574

WCMA_ROB	1.84 663	0.47 564	1.31 583	0.69 587	0.57 560	2.11 664	1.14 651	1.87 586	1.73 655	4.04 713	6.43 718	5.62 716	3.61 712	2.59 589	1.94 654	0.52 663	0.44 670	0.39 630	0.42 649	0.48 631	0.47 629

Ntro	1.64 648	1.15 679	1.23 570	2.48 713	1.83 706	2.09 663	1.16 654	1.96 612	1.38 602	1.21 483	1.62 594	1.62 597	1.29 612	1.87 527	1.11 576	3.04 719	0.56 693	1.82 707	0.64 685	2.80 712	2.05 710

EDNetEfficientorigin	10.57 735	1.47 697	177.42 775	0.67 570	0.53 541	1.58 617	1.16 654	1.90 595	3.37 707	4.71 721	3.38 688	3.10 693	2.69 701	3.13 614	3.58 690	0.25 493	0.23 554	0.33 588	0.27 548	0.83 675	0.81 679

SGM_RVC	1.68 653	0.36 507	0.61 267	0.59 480	0.29 224	2.25 669	1.18 656	2.38 683	1.68 650	3.60 709	2.67 676	3.69 699	2.42 695	8.13 721	1.90 652	0.31 574	0.31 619	0.30 558	0.28 569	0.30 532	0.29 533
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S-Stereo	1.15 599	0.46 559	2.17 662	0.81 637	0.80 648	1.21 566	1.19 657	1.93 607	2.02 675	1.47 592	2.11 651	1.57 589	1.17 587	2.05 545	1.41 618	0.40 628	0.40 662	0.35 607	0.31 598	0.44 614	0.70 673

pmcnn	2.37 687	0.42 544	2.71 680	0.63 528	0.43 468	1.54 614	1.19 657	2.01 626	1.53 636	2.64 690	7.60 725	18.07 744	1.45 632	3.44 624	2.78 676	0.18 245	0.15 348	0.15 57	0.12 74	0.20 325	0.18 293

ADCPNet	1.85 664	0.69 634	8.07 709	0.71 601	0.58 569	2.79 692	1.22 659	1.94 609	1.54 637	1.88 657	1.69 609	2.46 675	2.04 679	2.37 574	6.48 706	0.38 621	0.37 651	0.38 622	0.43 652	0.47 626	0.45 621

otaku	1.60 644	1.11 675	1.21 566	2.20 707	1.56 703	1.97 655	1.24 660	2.07 640	1.36 594	1.44 587	1.62 594	1.73 617	1.19 595	1.73 508	0.98 556	2.89 718	0.57 694	1.74 705	0.60 683	2.78 711	1.94 708

ACVNet-4b	2.15 678	1.41 692	1.64 629	2.80 715	2.31 715	2.31 673	1.24 660	2.32 675	2.14 680	1.26 510	2.39 664	2.66 680	1.48 636	5.95 678	1.06 564	3.20 723	0.45 674	2.37 714	0.89 699	2.83 715	2.37 715

PSM-AAD	0.79 483	0.27 287	0.53 191	0.55 426	0.28 199	0.77 418	1.24 660	0.99 288	0.91 339	1.66 633	1.57 582	0.81 357	2.19 688	1.65 490	0.44 316	0.19 302	0.14 283	0.38 622	0.32 606	0.21 372	0.70 673

RAFT + AFF	1.00 557	0.42 544	1.09 546	0.67 570	0.50 513	1.22 568	1.24 660	2.24 669	1.19 510	1.30 530	1.56 578	1.17 499	1.49 638	3.44 624	0.83 522	0.21 385	0.25 573	0.30 558	0.26 535	0.27 491	0.27 514

DStereoFS	3.67 708	1.49 699	2.18 664	1.32 693	1.32 698	4.41 715	1.26 664	3.75 712	9.27 734	3.36 707	6.80 719	4.81 709	13.54 741	6.95 697	4.76 700	0.73 688	0.69 702	1.17 701	2.40 732	1.27 695	1.95 709

LALA_ROB	1.01 563	0.59 610	1.16 561	0.67 570	0.51 525	1.63 621	1.26 664	1.69 525	1.38 602	1.81 651	1.37 517	1.94 644	1.02 555	1.58 478	1.38 610	0.37 616	0.27 588	0.43 642	0.37 637	0.43 608	0.37 590

SGM-Forest	1.24 606	0.38 521	0.60 262	0.52 363	0.37 396	1.56 616	1.30 666	1.65 514	1.36 594	2.11 671	1.79 622	1.63 602	0.93 507	7.48 708	0.95 548	0.36 612	0.37 651	0.39 630	0.34 623	0.37 577	0.32 563
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	1.76 661	1.38 688	6.58 705	0.74 617	0.72 617	1.78 638	1.31 667	1.88 589	1.56 640	1.86 656	2.47 670	1.81 627	2.08 684	5.12 654	3.80 693	0.32 581	0.32 627	0.32 579	0.32 606	0.44 614	0.40 600

GANetREF_RVC	1.07 576	0.86 655	1.31 583	0.82 645	0.53 541	1.41 602	1.31 667	1.76 549	1.52 634	1.27 513	1.31 490	1.46 569	1.24 606	2.03 542	0.96 552	0.56 671	0.45 674	0.67 682	0.50 669	0.88 680	0.59 657
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
THIR-Stereo	1.02 567	0.27 287	0.69 322	0.49 296	0.28 199	0.95 496	1.34 669	1.03 307	0.97 369	1.34 557	1.90 636	1.17 499	1.58 644	6.44 685	0.78 500	0.19 302	0.14 283	0.21 338	0.22 464	0.19 275	0.20 380

SGM+DAISY	2.41 690	1.07 670	2.14 661	1.18 689	1.10 681	2.14 666	1.36 670	1.96 612	1.66 647	5.46 732	7.07 722	4.95 712	4.32 719	5.50 665	2.26 666	1.04 698	1.02 721	0.99 696	0.97 705	1.02 686	1.04 690

DGSMNet	1.14 595	0.76 646	2.49 674	0.81 637	0.86 661	1.39 595	1.39 671	2.13 645	1.35 590	1.26 510	1.63 598	1.48 576	0.98 535	1.75 510	1.10 573	0.45 649	0.43 667	0.55 671	0.49 666	0.75 674	0.70 673

Wz-Net-SNSev	1.49 633	1.23 685	6.27 704	0.68 583	0.67 604	1.37 590	1.41 672	2.00 622	1.39 607	1.48 598	1.61 592	2.29 664	1.32 619	3.93 629	2.14 664	0.31 574	0.28 596	0.31 564	0.33 616	0.42 602	0.36 585

MFMNet_re	1.40 628	1.14 678	1.68 632	1.39 696	1.07 678	1.48 608	1.43 673	1.87 586	1.82 662	2.26 674	2.19 655	1.51 580	1.86 669	1.52 461	1.25 592	0.93 692	0.83 707	0.84 689	0.80 694	0.99 685	1.05 692

TDLM	1.06 574	0.44 550	0.79 410	0.63 528	0.50 513	0.89 472	1.44 674	1.48 464	1.26 544	1.12 423	1.40 529	1.08 468	0.98 535	6.65 689	0.78 500	0.33 590	0.21 515	0.33 588	0.26 535	0.37 577	0.24 463

ACVNet_1	2.18 679	1.45 695	1.72 637	2.85 717	2.33 717	2.28 670	1.46 675	3.08 702	2.22 683	1.82 652	2.05 649	3.56 696	1.98 677	3.09 613	1.40 614	3.17 720	0.60 696	2.40 718	0.92 701	2.91 718	2.37 715

Wz-Net-MNSev	1.11 588	0.58 607	2.23 666	0.66 558	0.71 615	1.95 654	1.46 675	1.98 618	1.45 625	1.79 647	1.43 537	1.49 577	1.33 620	1.97 537	1.42 622	0.27 534	0.23 554	0.28 533	0.28 569	0.34 563	0.31 556

NVStereoNet_ROB	1.88 666	1.07 670	1.45 611	1.07 685	1.17 689	1.47 607	1.48 677	1.89 592	1.93 671	1.94 662	4.67 705	3.08 692	1.80 664	6.51 686	1.65 640	1.06 699	0.86 713	1.08 700	1.32 713	0.93 681	1.26 696
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Selective-IGEV-i16pc	2.07 676	0.29 352	19.83 735	0.53 384	0.39 429	2.74 689	1.51 678	1.13 362	1.28 555	0.80 311	1.21 449	1.06 461	0.64 370	7.77 717	0.79 507	0.40 628	0.22 537	0.21 338	0.23 487	0.22 400	0.23 447

WAO-8	4.40 711	1.82 710	1.79 641	2.34 709	2.20 709	9.19 726	1.53 679	6.09 727	16.46 744	3.94 711	7.84 729	7.32 719	3.72 715	9.41 732	3.31 686	2.00 708	1.07 722	2.44 719	1.37 717	2.50 707	1.68 703

Venus	4.40 711	1.82 710	1.79 641	2.34 709	2.20 709	9.19 726	1.53 679	6.09 727	16.46 744	3.94 711	7.84 729	7.32 719	3.72 715	9.41 732	3.31 686	2.00 708	1.07 722	2.44 719	1.37 717	2.50 707	1.68 703

Selective-IGEV-i16pb	2.29 684	0.33 452	20.08 736	0.56 442	0.40 441	2.61 685	1.54 681	2.60 695	1.87 664	0.97 365	1.68 608	1.38 554	1.01 548	8.19 724	0.92 541	0.37 616	0.21 515	0.22 378	0.26 535	0.25 464	0.28 526

DStereoO	1.44 631	1.11 675	1.69 633	1.16 688	0.72 617	1.21 566	1.56 682	1.74 539	1.63 645	1.52 604	1.67 606	1.51 580	3.16 707	1.73 508	1.72 643	2.35 713	0.45 674	0.97 693	0.42 649	2.01 701	0.53 644

coex-ft	8.13 727	2.13 721	98.04 774	0.67 570	0.53 541	1.71 627	1.56 682	1.65 514	11.11 736	18.17 753	3.75 693	3.88 701	7.61 731	2.98 606	6.49 707	0.30 567	0.30 613	0.32 579	0.31 598	0.66 666	0.50 638

EDNetEfficient	2.37 687	1.10 672	8.08 710	0.74 617	0.71 615	0.98 511	1.56 682	1.46 460	4.06 719	4.90 722	2.82 679	2.25 662	3.48 711	2.95 603	9.97 721	0.26 518	0.24 564	0.26 501	0.30 590	0.68 668	0.61 661

SANet	1.88 666	0.57 604	2.18 664	0.63 528	0.40 441	2.80 693	1.57 685	2.39 684	5.88 730	2.36 681	3.57 691	3.72 700	2.97 704	4.74 645	1.76 645	0.34 601	0.30 613	0.32 579	0.29 581	0.48 631	0.37 590

MonStereo1	3.14 705	1.66 704	1.81 643	2.43 712	2.32 716	5.80 723	1.58 686	3.52 708	4.70 725	3.09 705	8.22 732	4.76 708	3.36 709	6.52 687	2.29 668	2.33 712	0.61 697	1.91 709	1.05 711	2.44 706	2.34 714

WZ-Net	1.95 670	0.95 661	10.10 714	0.86 656	0.78 640	1.69 626	1.60 687	2.20 666	1.98 672	2.08 669	1.93 638	2.30 665	1.97 676	5.30 657	3.17 685	0.34 601	0.26 580	0.29 544	0.31 598	0.51 640	0.47 629

DPSNet	1.69 654	0.59 610	4.33 692	0.70 593	0.57 560	2.02 659	1.62 688	3.35 706	1.78 658	1.48 598	1.38 522	2.17 660	2.84 702	4.77 646	3.66 691	0.48 657	0.31 619	0.29 544	0.25 517	0.64 662	0.48 632

CBMV	0.95 539	0.44 550	0.66 300	0.53 384	0.35 357	1.53 613	1.63 689	1.69 525	1.42 621	2.00 667	1.60 588	1.43 559	1.17 587	1.59 481	0.99 557	0.34 601	0.34 633	0.39 630	0.33 616	0.33 559	0.32 563
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NCCL2	1.00 557	0.56 600	1.06 534	0.75 621	0.57 560	1.31 582	1.72 690	1.77 553	1.36 594	1.50 601	1.17 432	1.91 639	1.17 587	1.54 467	1.29 599	0.35 608	0.31 619	0.45 647	0.44 654	0.40 594	0.40 600

GANet	1.36 621	0.47 564	0.86 438	0.67 570	0.45 484	1.34 587	1.73 691	1.64 513	1.24 536	1.49 600	2.38 663	1.55 587	1.20 598	9.30 728	0.93 542	0.30 567	0.31 619	0.33 588	0.28 569	0.39 590	0.30 546

CSAN	1.41 629	0.59 610	1.26 576	0.70 593	0.50 513	1.76 633	1.78 692	1.77 553	1.90 668	2.35 679	2.32 660	1.92 642	1.94 675	5.56 668	1.49 632	0.43 643	0.35 644	0.40 635	0.41 646	0.43 608	0.41 605

ADCS	2.25 681	0.99 665	5.55 699	0.81 637	0.74 625	2.19 667	1.80 693	2.27 672	2.14 680	2.80 696	2.13 653	2.40 671	2.03 678	2.64 593	13.69 735	0.41 633	0.39 660	0.40 635	0.45 656	0.58 653	0.56 650

RainbowNet	1.97 672	1.76 706	1.57 626	2.81 716	2.21 711	1.98 657	1.81 694	2.54 692	1.89 666	1.50 601	1.84 628	1.96 647	1.65 651	2.14 552	1.25 592	3.33 725	0.85 711	2.39 717	0.98 707	2.82 714	2.22 711

MADNet+	2.69 697	3.22 731	11.53 719	1.44 699	1.12 685	3.19 699	1.81 694	2.85 698	2.37 685	1.68 635	2.07 650	2.85 686	2.18 687	7.41 705	5.23 702	0.79 689	0.76 704	0.69 685	0.65 686	0.98 683	0.95 685

Wz-Net-TNSev	1.88 666	2.08 720	7.66 707	0.67 570	0.64 593	2.42 677	1.83 696	2.33 676	1.74 657	1.57 620	1.56 578	2.58 677	1.90 673	4.86 648	3.12 682	0.39 625	0.37 651	0.33 588	0.37 637	0.53 644	0.58 655

ADCL	1.72 659	0.57 604	3.66 687	0.67 570	0.61 583	2.61 685	1.85 697	1.96 612	1.67 648	1.90 660	1.83 626	2.06 658	1.90 673	2.13 551	9.15 720	0.26 518	0.24 564	0.34 598	0.32 606	0.38 586	0.35 579

GrayStereo	0.82 497	0.26 253	0.58 253	0.63 528	0.37 396	0.76 411	1.86 698	1.11 355	0.87 322	1.99 664	1.89 635	1.08 468	1.82 667	1.39 433	0.48 361	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.21 435	0.18 219	0.39 599

FTStereo	0.91 530	0.26 253	0.56 231	0.54 401	0.33 327	0.66 353	1.87 699	1.00 292	0.75 275	1.75 641	4.15 697	1.04 459	1.65 651	1.57 476	0.46 346	0.19 302	0.16 387	0.23 419	0.21 435	0.18 219	0.63 663

ACVNet_2	2.43 691	1.41 692	2.04 654	2.62 714	2.24 712	2.63 687	1.88 700	3.31 704	3.01 702	2.19 672	3.45 690	4.62 704	2.04 679	4.50 641	1.47 630	2.55 715	0.64 699	2.22 711	0.84 696	2.69 710	2.29 713

LSM	6.33 721	1.10 672	13.19 721	1.41 698	68.17 766	1.64 623	1.90 701	1.92 602	2.46 688	2.99 700	3.11 684	1.88 634	1.80 664	2.61 591	2.06 660	0.41 633	0.58 695	0.50 657	0.57 678	0.64 662	17.66 753

SAMSARA	1.55 639	0.84 651	2.61 677	1.22 691	1.07 678	2.50 680	1.93 702	2.05 634	1.89 666	2.75 693	1.66 604	2.81 684	1.69 656	3.08 612	1.97 656	0.46 655	0.51 687	0.42 640	0.46 659	0.58 653	0.59 657

WAO-7	2.66 694	1.40 691	1.73 639	1.39 696	1.17 689	3.93 709	1.94 703	4.11 715	3.88 718	2.92 698	5.50 709	4.18 702	3.00 706	7.63 715	3.71 692	1.13 702	1.00 719	1.17 701	1.13 712	1.18 692	1.09 694

RTS	2.67 695	1.38 688	15.28 727	0.99 678	1.26 695	3.78 706	1.96 704	2.15 651	2.62 695	2.61 688	2.85 680	2.60 678	1.59 645	6.27 681	5.71 704	0.40 628	0.28 596	0.35 607	0.35 629	0.50 635	0.48 632

RTSA	2.67 695	1.38 688	15.28 727	0.99 678	1.26 695	3.78 706	1.96 704	2.15 651	2.62 695	2.61 688	2.85 680	2.60 678	1.59 645	6.27 681	5.71 704	0.40 628	0.28 596	0.35 607	0.35 629	0.50 635	0.48 632

IMH	3.21 706	1.85 712	1.48 618	3.25 724	2.69 723	4.07 712	2.02 706	4.41 718	3.80 716	2.72 691	7.11 723	4.75 707	2.92 703	5.92 676	2.55 671	3.85 733	0.88 714	2.78 726	1.36 716	3.19 722	2.59 721

NaN_ROB	1.13 593	0.55 596	1.15 560	0.64 537	0.48 502	1.61 619	2.03 707	1.72 533	1.48 628	2.09 670	1.27 473	1.40 555	1.08 571	3.94 630	1.30 600	0.28 550	0.34 633	0.28 533	0.28 569	0.30 532	0.33 569

IMH-64-1	2.70 698	1.79 708	1.46 613	3.26 725	2.66 721	3.23 701	2.10 708	4.08 713	2.75 699	2.34 677	3.81 694	3.06 690	2.22 690	4.25 635	2.59 673	3.75 729	0.84 708	2.75 724	1.35 714	3.15 720	2.60 722

IMH-64	2.70 698	1.79 708	1.46 613	3.26 725	2.66 721	3.23 701	2.10 708	4.08 713	2.75 699	2.34 677	3.81 694	3.06 690	2.22 690	4.25 635	2.59 673	3.75 729	0.84 708	2.75 724	1.35 714	3.15 720	2.60 722

TorneroNet-64	5.30 719	2.03 716	1.74 640	3.43 727	2.81 724	10.09 728	2.12 710	9.10 734	17.12 749	4.96 724	9.27 735	10.72 734	3.70 714	9.20 727	4.55 699	3.31 724	0.84 708	2.88 727	1.55 721	3.49 725	3.04 725

notaker	3.98 710	2.40 725	2.68 679	3.82 732	3.27 730	3.97 711	2.14 711	4.78 721	3.45 709	4.12 716	6.94 721	7.65 723	3.26 708	7.82 719	5.30 703	4.04 734	1.41 727	3.36 733	2.10 729	3.88 728	3.31 728

Dean	2.91 704	1.53 701	2.07 655	2.96 722	2.51 719	3.15 698	2.14 711	4.75 720	4.41 723	2.76 694	6.10 717	5.53 715	2.37 693	2.97 605	1.92 653	3.18 721	0.85 711	2.51 721	1.04 710	2.88 717	2.47 719

AnyNet_C01	2.26 682	1.78 707	10.22 716	0.93 674	0.74 625	2.92 695	2.20 713	2.29 674	1.80 660	2.53 687	2.41 666	2.71 682	1.73 657	3.41 621	6.72 708	0.41 633	0.39 660	0.40 635	0.42 649	0.67 667	0.63 663

TorneroNet	10.70 737	2.03 716	1.82 645	3.43 727	3.01 726	43.83 758	2.22 714	8.87 733	67.47 776	7.17 738	27.36 752	10.68 733	3.85 717	8.67 725	7.65 715	3.59 727	0.88 714	3.04 728	1.57 722	3.71 726	3.17 726

LVE	3.31 707	1.67 705	1.64 629	2.85 717	2.42 718	3.20 700	2.26 715	4.78 721	5.05 726	2.35 679	6.91 720	6.02 717	2.37 693	9.15 726	2.17 665	3.19 722	1.08 724	2.38 716	1.47 720	2.81 713	2.40 717

WAO-6	2.81 701	1.60 703	1.46 613	2.36 711	2.28 714	3.55 703	2.29 716	4.21 716	4.56 724	2.36 681	4.51 699	4.88 710	2.66 700	4.60 642	4.07 697	1.72 706	1.15 725	2.31 713	1.46 719	2.31 703	1.85 706

ELAS	2.37 687	0.74 643	1.54 622	0.99 678	0.92 668	4.78 717	2.33 717	3.33 705	3.37 707	5.05 725	4.77 706	3.67 698	4.53 720	3.42 622	4.50 698	0.62 679	0.53 689	0.55 671	0.53 674	0.63 660	0.64 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.96 671	1.10 672	5.17 698	0.90 668	1.11 683	2.12 665	2.37 718	1.85 580	1.48 628	2.45 685	1.70 610	2.05 657	1.64 650	2.50 586	10.28 726	0.37 616	0.34 633	0.35 607	0.41 646	0.49 634	0.54 646

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 677	1.15 679	3.10 683	1.05 682	0.76 637	5.03 720	2.40 719	2.16 654	2.62 695	1.89 659	2.28 659	2.69 681	1.65 651	9.35 730	2.04 658	0.64 683	0.51 687	0.68 683	0.71 690	1.09 689	0.67 669

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 660	0.87 656	3.56 686	0.80 634	0.75 634	3.72 705	2.44 720	1.82 570	1.82 662	1.74 640	1.91 637	1.92 642	1.26 609	7.69 716	1.28 598	0.45 649	0.47 679	0.52 661	0.77 692	0.50 635	0.50 638

KSHMR	8.75 728	2.06 719	2.11 659	3.53 729	3.11 727	4.13 713	2.69 721	5.60 724	61.37 775	3.00 701	55.83 773	4.98 714	2.45 696	4.49 639	2.61 675	3.46 726	1.55 729	3.14 730	1.94 726	3.72 727	3.18 727

MANE	6.19 720	0.59 610	1.03 525	0.93 674	1.22 694	13.38 734	2.69 721	12.81 738	17.94 750	8.21 740	10.82 738	14.72 735	11.68 732	11.39 740	11.90 733	0.59 676	0.50 686	0.52 661	1.76 723	0.55 648	0.54 646

UNDER WATER	5.08 717	2.33 723	5.55 699	3.94 734	3.51 731	5.20 721	2.72 723	5.61 725	16.52 746	3.84 710	4.60 701	9.21 727	5.89 724	5.90 675	8.66 719	3.75 729	1.34 726	3.18 731	1.88 724	4.33 734	3.61 730

HanzoNet	11.04 738	3.62 732	8.10 711	4.08 735	3.55 733	4.90 719	2.73 724	7.19 731	10.10 735	31.86 765	28.92 754	21.96 753	36.36 758	18.08 745	10.17 723	7.94 745	3.32 740	3.47 734	3.31 734	7.06 739	4.04 733

LE_ROB	8.05 726	0.37 514	23.53 742	0.74 617	0.33 327	2.77 691	2.87 725	3.71 711	27.24 755	25.39 755	8.87 733	8.46 726	26.71 754	6.65 689	21.99 745	0.21 385	0.19 467	0.20 294	0.21 435	0.25 464	0.22 427

ktn	4.70 715	2.38 724	2.12 660	3.76 730	3.24 728	4.85 718	2.95 726	5.52 723	7.37 733	4.07 715	19.32 748	7.46 721	3.47 710	7.39 704	2.95 679	4.04 734	1.85 730	3.26 732	2.22 730	3.08 719	2.65 724

UNDER WATER-64	5.27 718	2.32 722	8.78 713	3.93 733	3.54 732	7.61 724	3.03 727	5.84 726	14.19 738	4.04 713	4.04 696	9.39 728	6.26 726	5.93 677	8.48 718	3.60 728	1.51 728	3.13 729	1.88 724	4.29 733	3.61 730

Selective-IGEV-i16pa	97.29 775	136.83 776	17.95 732	1.52 701	1.00 675	188.16 777	3.63 728	183.02 778	169.43 778	88.01 777	178.60 776	119.35 777	191.45 778	226.33 778	135.51 775	131.38 777	17.89 756	32.25 764	3.46 737	2.02 702	117.94 776

PWCK	2.88 703	2.05 718	5.72 701	2.08 706	1.11 683	3.55 703	3.90 729	2.86 699	3.54 711	3.03 703	3.63 692	3.10 693	2.31 692	8.15 723	3.09 681	2.12 710	0.91 716	1.75 706	0.98 707	2.57 709	1.18 695

ELAS_RVC	2.48 692	0.74 643	1.90 649	1.05 682	0.92 668	2.76 690	4.01 730	2.76 696	4.11 720	4.69 720	4.63 702	4.62 704	5.96 725	3.97 631	3.96 696	0.63 682	0.53 689	0.56 674	0.52 673	0.64 662	0.63 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 716	3.14 729	4.91 695	4.55 736	3.94 734	5.20 721	4.41 731	4.40 717	4.13 721	4.95 723	6.08 716	4.74 706	5.37 721	9.40 731	10.67 731	4.65 736	4.15 742	3.97 735	3.34 735	4.09 730	4.08 734

MultiAttention	4.51 714	0.33 452	0.82 421	0.73 613	0.45 484	30.98 754	4.50 732	2.18 662	1.40 612	1.61 624	2.41 666	2.43 673	0.70 396	38.42 758	1.36 608	0.22 417	0.15 348	0.29 544	0.30 590	0.47 626	0.43 616

SGM-ForestM	6.52 722	0.38 521	1.26 576	0.63 528	0.35 357	13.59 735	5.32 733	6.32 730	6.70 732	11.14 742	9.18 734	22.51 754	13.93 742	16.89 743	20.07 744	0.36 612	0.37 651	0.36 615	0.35 629	0.36 573	0.34 574

JetBlue	3.97 709	2.01 715	10.19 715	1.38 695	2.84 725	10.53 729	9.54 734	3.60 710	2.41 687	2.73 692	3.39 689	4.54 703	4.31 718	7.85 720	6.84 709	0.88 690	0.93 717	0.89 691	0.91 700	1.74 698	1.91 707

noway3	10.35 731	11.00 739	15.02 725	20.39 742	18.94 740	14.12 738	10.56 735	15.98 743	3.54 711	5.46 732	5.85 711	16.09 737	12.69 736	7.52 711	10.27 724	7.32 739	2.42 733	4.36 742	3.53 741	11.32 742	10.69 741

zzzz4	10.56 734	11.89 742	15.95 731	21.17 747	19.03 743	14.33 741	10.58 736	16.24 744	3.67 714	5.38 729	5.93 715	16.23 739	12.58 734	7.55 713	10.38 728	7.43 741	2.52 735	4.32 738	3.52 739	11.46 745	11.03 743

noway1	10.55 733	11.90 743	15.90 730	21.17 747	19.04 744	14.32 740	10.58 736	16.25 745	3.67 714	5.37 728	5.92 714	16.18 738	12.57 733	7.55 713	10.38 728	7.43 741	2.52 735	4.32 738	3.52 739	11.46 745	11.03 743

noway2	10.40 732	10.97 737	15.08 726	20.56 743	18.94 740	14.22 739	10.66 738	15.84 741	3.63 713	5.40 730	5.90 713	16.26 740	12.75 738	7.52 711	10.27 724	7.37 740	2.47 734	4.33 740	3.54 742	11.37 744	10.96 742

noway4	10.57 735	11.82 741	15.74 729	21.37 749	19.02 742	14.35 742	10.72 739	15.85 742	3.82 717	5.34 727	5.85 711	16.62 742	12.73 737	7.51 709	10.29 727	7.45 744	2.57 737	4.33 740	3.51 738	11.47 747	11.08 745

TCMNet-wrong-test	10.31 730	11.40 740	14.84 724	20.96 746	18.45 739	13.80 736	10.76 740	15.78 740	3.53 710	5.20 726	5.52 710	16.26 740	12.61 735	7.51 709	10.15 722	7.43 741	2.37 732	4.31 737	3.43 736	11.36 743	10.61 740

JetRed	6.91 724	8.80 736	25.96 748	2.85 717	3.25 729	13.98 737	11.87 741	6.25 729	4.28 722	4.45 718	4.56 700	6.69 718	5.46 722	7.46 707	14.05 736	2.59 716	3.31 739	2.59 722	2.29 731	4.20 731	3.36 729

CrosDoStereo	1.58 642	0.24 178	0.72 346	0.48 274	0.29 224	0.67 359	12.49 742	1.10 348	0.98 375	1.34 557	1.75 618	1.00 442	1.89 671	6.65 689	0.81 515	0.19 302	0.15 348	0.20 294	0.22 464	0.18 219	0.19 342

DeepStereo_LL	1.58 642	0.24 178	0.72 346	0.48 274	0.29 224	0.67 359	12.49 742	1.10 348	0.98 375	1.34 557	1.75 618	1.00 442	1.89 671	6.65 689	0.81 515	0.19 302	0.15 348	0.20 294	0.22 464	0.18 219	0.19 342

DStereoSA	4.44 713	0.92 659	6.79 706	1.58 702	2.54 720	2.29 671	14.04 744	2.33 676	2.31 684	1.85 654	10.58 737	1.32 540	13.05 739	7.07 699	11.18 732	0.67 685	1.97 731	0.88 690	3.29 733	1.69 697	2.44 718

DPSimNet_ROB	11.20 739	4.98 733	35.43 752	2.90 720	4.52 735	7.89 725	17.09 745	4.66 719	6.06 731	14.89 748	10.93 739	17.29 743	36.81 760	13.18 742	15.68 740	2.86 717	6.29 745	5.75 745	5.09 745	3.91 729	7.70 738

tt	6.58 723	0.26 253	6.10 703	3.77 731	2.16 708	11.55 731	19.63 746	13.33 739	5.74 729	2.96 699	2.65 675	4.97 713	6.33 728	3.81 628	7.24 710	9.15 746	11.32 753	5.89 746	6.24 747	6.03 736	2.55 720

Selective-IGEV-i1pa	19.94 748	26.52 754	23.52 741	2.94 721	1.59 704	31.97 756	20.54 747	30.88 756	25.25 751	23.87 754	27.58 753	33.01 756	26.91 755	32.38 757	25.47 752	20.69 762	5.85 744	12.49 753	4.43 743	3.35 723	19.48 754

BEATNet-Init1	26.87 752	13.43 744	70.68 769	0.91 671	0.68 610	57.02 766	21.06 748	32.82 760	32.67 757	52.12 775	53.61 772	66.05 771	49.56 769	48.79 770	34.71 759	0.49 661	0.44 670	0.53 666	0.53 674	0.63 660	0.59 657

HaxPig	38.92 760	41.40 765	41.64 753	29.95 754	32.27 752	28.90 749	27.60 749	29.73 755	37.71 766	43.82 770	43.87 765	33.17 757	35.56 756	41.53 759	40.37 761	43.94 771	47.51 774	45.82 768	47.08 770	42.38 763	44.15 769

AVERAGE_ROB	40.43 761	42.37 766	42.73 754	36.96 756	35.58 754	30.50 750	27.61 750	36.71 762	38.39 767	44.91 771	44.36 768	37.45 759	36.70 759	41.88 760	40.35 760	45.43 772	46.81 773	47.11 769	46.35 769	42.51 764	43.87 768

MEDIAN_ROB	42.00 762	44.40 767	44.29 757	35.15 755	34.95 753	31.28 755	29.60 751	35.88 761	40.02 768	47.20 774	46.64 769	37.37 758	38.48 768	44.35 769	42.45 762	48.03 773	49.39 775	49.71 770	49.03 771	45.14 767	46.65 770

DGTPSM_ROB	13.01 741	8.23 734	21.87 738	9.51 738	18.10 737	11.56 732	32.01 752	10.63 736	16.20 742	7.03 736	19.48 749	10.15 730	16.66 744	9.83 736	22.42 746	4.75 737	8.68 746	5.37 743	10.25 752	6.16 737	11.36 746

DPSMNet_ROB	13.02 742	8.23 734	21.91 739	9.53 739	18.11 738	11.56 732	32.02 753	10.64 737	16.23 743	7.05 737	19.49 750	10.16 731	16.66 744	9.85 737	22.43 747	4.77 738	8.68 746	5.38 744	10.26 753	6.17 738	11.36 746

USTest	14.33 743	14.94 745	21.04 737	17.44 740	16.05 736	23.26 743	33.84 754	21.73 746	11.80 737	9.36 741	10.14 736	15.97 736	13.20 740	17.28 744	22.43 747	3.78 732	5.01 743	6.17 747	6.16 746	9.25 741	7.72 739

iinet-test	17.98 744	18.06 746	23.82 744	20.87 744	19.70 745	26.55 744	35.70 755	25.04 750	15.93 739	13.33 743	13.25 740	20.58 745	17.79 746	20.62 746	25.11 750	9.58 748	8.78 748	9.88 749	9.85 750	13.23 748	11.95 748

IINet	17.98 744	18.06 746	23.81 743	20.87 744	19.70 745	26.55 744	35.70 755	25.04 750	15.93 739	13.33 743	13.25 740	20.58 745	17.79 746	20.62 746	25.11 750	9.58 748	8.78 748	9.88 749	9.85 750	13.23 748	11.95 748

Anonymous_1	43.04 764	18.73 748	24.79 745	21.81 750	46.26 762	27.80 746	37.60 757	28.08 754	16.14 741	14.66 747	14.30 742	20.65 747	17.88 748	21.56 748	25.94 753	117.93 776	8.92 750	100.65 772	126.50 774	158.64 777	12.08 750

DPSM_ROB	19.08 746	19.14 749	25.17 746	22.15 751	20.85 748	28.17 747	37.82 758	26.56 752	16.85 747	14.14 745	14.84 743	21.70 748	18.75 749	21.87 749	26.55 754	10.16 752	9.30 751	10.47 751	10.42 754	14.03 750	12.61 751

DPSM	19.08 746	19.14 749	25.17 746	22.15 751	20.85 748	28.17 747	37.82 758	26.56 752	16.85 747	14.14 745	14.84 743	21.70 748	18.75 749	21.87 749	26.55 754	10.16 752	9.30 751	10.47 751	10.42 754	14.03 750	12.61 751

xxxxx1	54.10 766	25.67 751	27.13 749	113.43 771	96.96 771	30.69 751	47.44 760	32.38 757	25.60 752	17.75 750	17.27 745	21.81 750	21.02 751	24.43 752	33.82 756	33.37 766	40.54 770	157.71 775	175.86 775	66.16 770	72.93 773

tt_ll	54.10 766	25.67 751	27.13 749	113.43 771	96.96 771	30.69 751	47.44 760	32.38 757	25.60 752	17.75 750	17.27 745	21.81 750	21.02 751	24.43 752	33.82 756	33.37 766	40.54 770	157.71 775	175.86 775	66.16 770	72.93 773

ff	54.10 766	25.67 751	27.13 749	113.43 771	96.96 771	30.69 751	47.44 760	32.38 757	25.60 752	17.75 750	17.27 745	21.81 750	21.02 751	24.43 752	33.82 756	33.37 766	40.54 770	157.71 775	175.86 775	66.16 770	72.93 773

LSM0	42.82 763	38.75 764	50.81 765	47.07 764	109.38 776	57.00 765	76.02 763	53.74 770	33.71 759	29.02 764	30.41 763	43.87 767	37.22 761	43.91 768	53.54 770	20.52 761	18.62 757	21.10 761	21.11 762	28.41 761	42.22 765

FlowAnything	38.37 758	38.41 758	50.38 763	44.76 761	41.94 759	56.64 759	76.34 764	53.28 769	34.23 765	28.25 758	29.72 760	43.60 762	37.79 765	43.83 763	53.38 765	20.39 760	18.71 764	21.07 756	21.14 763	28.23 755	25.29 756

fast-reg	37.99 753	38.31 757	50.02 758	45.00 763	43.04 761	57.29 767	76.35 765	53.18 763	33.49 758	28.15 757	29.55 759	41.27 760	35.82 757	42.63 761	52.86 763	19.57 754	18.63 758	20.88 754	20.79 756	28.20 754	24.79 755

Hybrid-DGEV	38.35 757	38.46 761	50.28 759	44.82 762	41.90 758	56.66 760	76.35 765	53.24 765	33.80 762	28.29 759	29.84 761	43.58 761	37.86 766	43.84 766	53.39 766	20.34 758	18.69 759	21.06 755	21.00 757	28.25 757	25.34 757

CasAABBNet	38.33 756	38.46 761	50.35 762	44.75 760	41.84 755	56.68 761	76.37 767	53.22 764	33.83 763	28.31 762	29.54 758	43.62 764	37.71 764	43.84 766	53.41 767	20.30 755	18.70 760	21.07 756	21.07 759	28.24 756	25.34 757

RAFT-FEzeroshot	38.32 754	38.45 759	50.28 759	44.74 758	41.87 756	56.68 761	76.38 768	53.24 765	33.76 760	28.29 759	29.37 756	43.69 765	37.66 762	43.83 763	53.41 767	20.32 756	18.70 760	21.07 756	21.07 759	28.25 757	25.35 759

RAFT-FE	38.32 754	38.45 759	50.28 759	44.74 758	41.87 756	56.68 761	76.38 768	53.24 765	33.76 760	28.29 759	29.37 756	43.69 765	37.66 762	43.83 763	53.41 767	20.32 756	18.70 760	21.07 756	21.07 759	28.25 757	25.35 759

Selective-RAFT-Error	38.39 759	38.47 763	50.44 764	44.73 757	41.97 760	56.68 761	76.38 768	53.24 765	33.92 764	28.34 763	29.85 762	43.60 762	38.20 767	43.75 762	53.34 764	20.38 759	18.70 760	21.09 760	21.05 758	28.30 760	25.43 761

zzzzzz3	61.80 772	59.14 772	84.88 772	83.84 767	80.20 769	82.87 770	99.25 771	85.10 773	52.26 773	43.57 768	48.41 770	77.21 774	69.20 774	65.22 773	79.68 774	33.72 769	28.30 768	35.17 766	34.66 767	50.16 768	43.13 766

zzz1	61.79 771	59.16 773	84.91 773	83.86 768	80.22 770	82.74 769	99.25 771	85.15 774	52.28 774	43.59 769	48.47 771	77.02 773	69.19 773	65.23 774	79.63 773	33.72 769	28.30 768	35.17 766	34.66 767	50.16 768	43.13 766

zzzz2	57.17 769	57.86 770	75.47 770	67.94 765	62.74 764	84.92 771	114.99 773	79.18 771	50.68 771	42.39 766	44.33 766	61.67 769	53.81 770	65.07 771	79.30 771	30.51 763	28.15 766	31.78 762	32.01 764	42.61 765	38.08 763

noway5	57.17 769	57.86 770	75.47 770	67.94 765	62.74 764	84.92 771	114.99 773	79.18 771	50.68 771	42.39 766	44.33 766	61.67 769	53.81 770	65.07 771	79.30 771	30.51 763	28.15 766	31.78 762	32.01 764	42.61 765	38.08 763

RSGM-EC	88.84 773	82.86 774	51.22 766	105.38 769	99.51 774	94.51 773	125.67 775	90.02 775	46.43 769	45.14 772	57.50 774	101.22 775	88.55 775	154.40 775	153.26 776	105.54 774	59.55 776	113.88 773	53.02 772	92.89 775	56.17 771

acva	88.84 773	82.86 774	51.22 766	105.38 769	99.51 774	94.51 773	125.67 775	90.02 775	46.43 769	45.14 772	57.50 774	101.22 775	88.55 775	154.40 775	153.26 776	105.54 774	59.55 776	113.88 773	53.02 772	92.89 775	56.17 771

test_example2	192.40 776	210.76 777	206.48 776	199.83 776	204.73 777	172.94 776	183.52 777	133.93 777	133.41 777	191.38 778	196.19 777	187.13 778	178.77 777	205.33 777	208.00 778	222.09 778	238.72 778	186.54 778	190.54 778	227.34 778	170.31 777

PML	51.67 765	36.25 756	13.28 722	7.46 737	20.81 747	108.69 775	232.22 778	8.72 732	27.82 756	87.01 776	269.67 778	69.67 772	61.95 772	24.76 755	14.20 737	9.74 750	3.40 741	9.62 748	4.70 744	18.74 752	4.72 737

ccccc		492.34 778		530.87 777	530.37 778	478.08 778		491.76 779		448.18 779		476.12 779		541.64 779		663.49 779	459.54 779	353.94 779	309.79 779	586.66 779

ASD4		10.99 738

Low-res two-view benchmark